Social Support, Depression, and Mortality During the First Year After Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We previously reported that depression after myocardial infarction (MI) increases the long-term risk of cardiac mortality. Other research suggests that social support may also influence prognosis. This article examines the interrelationships between baseline depression and social support in terms of cardiac prognosis and changes in depression symptoms over the first post-MI year. METHODS AND RESULTS: For this study, 887 patients completed the Beck Depression Inventory (BDI) and the Perceived Social Support Scale (PSSS) at about 7 days after MI. Some 32% had BDIs > or =10, indicating mild to moderate depression. One-year survival status was determined for all patients. Follow-up interviews, including the BDI, were conducted with 89% of survivors. There were 39 deaths (35 cardiac). Elevated BDI scores were related to cardiac mortality (P=0.0006), but PSSS scores and other measures of social support were not. There was a significant interaction between depression and the PSSS (P=0. 016). The relationship between depression and cardiac mortality decreased with increasing support. Furthermore, residual change score analysis revealed that among 1-year survivors who had been depressed at baseline, higher baseline social support was related to more improvement in depression symptoms than expected. CONCLUSIONS: Post-MI depression is a predictor of 1-year cardiac mortality, but social support is not directly related to survival. However, very high levels of support appear to buffer the impact of depression on mortality. Furthermore, high levels of support predict improvements in depression symptoms over the first post-MI year in depressed patients. High levels of support may protect patients from the negative prognostic consequences of depression because of improvements in depression symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».