Symptoms of Depression Predict the Trajectory of Pain Among Patients with Early Inflammatory Arthritis: A Path Analysis Approach to Assessing Change
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the longitudinal relationships, including directionality, among chronic pain, symptoms of depression, and disease activity in patients with early inflammatory arthritis (EIA). METHODS: One hundred eighty patients with EIA completed an examination, including swollen joint count, and were administered the Center for Epidemiological Studies Depression Scale (CES-D) and the McGill Pain Questionnaire (MPQ) at 2 timepoints 6 months apart. Cross-lagged panel path analysis was used to simultaneously assess concurrent and longitudinal relationships among pain, symptoms of depression, and number of swollen joints. RESULTS: Pain, symptoms of depression, and number of swollen joints decreased over time (p < 0.001) and were prospectively linked to pain, symptoms of depression, and number of swollen joints, respectively, at 6 months. Symptoms of depression and pain were correlated with each other at baseline (0.47) and at 6-month followup assessments (0.28). Baseline symptoms of depression significantly predicted pain symptoms at 6 months (standardized regression coefficient = 0.28, p = 0.001), whereas pain and disease activity did not predict the course of any other variable after controlling for baseline values. CONCLUSION: Symptoms of depression predicted the trajectory of pain from baseline to 6 months. In addition, there were reciprocal/bidirectional associations between pain and symptoms of depression over time. More research is needed to better understand the relationship between pain and depressive symptoms and how to best manage patients with EIA who have high levels of both.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».