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Enregistrement W1970437064 · doi:10.1016/s0304-3959(00)00440-1

Alternative diagnostic criteria for major depressive disorder in patients with chronic pain

2001· article· en· W1970437064 sur OpenAlexaff
Keith G. Wilson, Samuel F. Mikail, Joyce L. D’Eon, Jordan A. Minns

Notice bibliographique

RevuePain · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMajor depressive disorderDepression (economics)Chronic painMedicineDepressive symptomsPsychiatryAttributionBeck Depression InventoryClinical psychologyPsychologyAnxietyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic pain is associated with high rates of major depressive disorder (MDD), but somatic symptoms caused by pain may complicate the diagnosis of MDD. Different methods to address this issue include the adoption of an inclusive approach to diagnosis (i.e. including all symptoms when assessing MDD, regardless of their presumed cause), an etiologic approach (i.e. disregarding symptoms that are caused by medical problems), and a substitutive approach (i.e. replacing somatic symptoms with non-somatic alternatives). In this study, 129 patients with chronic pain (56 men and 73 women) underwent semi-structured interviews addressing 23 individual symptoms of MDD. Detailed probing was undertaken into patients' perceptions of the causes of those symptoms that could potentially be brought on by pain. We found that the prevalence of MDD was highest with the inclusive diagnostic method (35.7%), lowest with an etiologic approach that discounted symptoms based on patient attributions (19.4%), and intermediate with the substitutive method (30.3%). Although some symptoms, such as insomnia, fatigue, and difficulty concentrating, were reported by 34--53% of the patients who did not meet criteria for MDD, they were still more common among those who did (85--94%, P<0.001). Patients who met criteria for MDD with the inclusive method, but who did not meet criteria using the etiologic method, had Beck Depression Inventory scores (M=24.5) that were comparable to those of patients who were consistently classified with MDD across methods (M=25.6). These scores were much higher than those of patients who were consistently classified without MDD (M=13.8, P<0.001). In conclusion, excluding criterion symptoms that patients attribute to pain can reduce the observed prevalence of MDD by about 45%. However, this method introduces a problem of false-negative diagnoses that appears to be more significant than the problem of false positives associated with the inappropriate inclusion of somatic symptoms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations113
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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