The relationship between disease symptoms, life events, coping and treatment, and depression among older adults with osteoarthritis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The intent of this cross-sectional study was to broaden the range of variables examined in relationship to depression in osteoarthritis (OA) to include comorbidity, stressful life events, and the ways people respond to their disease. We examined the relationship of coping behaviors and perceptions, and medical treatments received for OA and depressive symptoms. METHODS: In the fifth year of a prospective cohort study, 1227 individuals >or= 62 years of age with hip/knee OA provided information about sociodemographics (age, sex, living circumstances, education), arthritis severity (WOMAC pain and function; ClinHAQ fatigue), comorbidity, life events, coping behavior, coping efficacy, treatment (pain management, treatment for depression), and depressed mood (Centre for Epidemiological Studies Depression scale, CES-D). Using hierarchical linear regression, variables were entered in blocks to predict CES-D scores. In the final block, the interaction of coping behavior and coping efficacy was tested. RESULTS: The response rate was 82.4% (n = 1227/1489). The mean CES-D score was 9.4, with 21.3% of individuals scoring >or= 16 (supporting depressed mood). Higher level of depressed mood was independently and significantly associated with being female, experiencing greater pain and fatigue, experiencing stressful life events, more coping behaviors, receiving treatment for depression/mental illness, and a coping behavior by coping efficacy interaction, with 63.4% of the variance accounted for in the model. CONCLUSION: Among older adults with OA, the prevalence of depressive symptoms is high. Longitudinal studies must consider OA management strategies, including both the amount of behavioral coping and its perceived efficacy, to elucidate potential interventions designed to reduce depression in patients with OA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».