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Enregistrement W2002439382 · doi:10.2190/pgwt-uxj0-7ueh-lgry

Major Depression and Quality of Life in Individuals with Multiple Sclerosis

2000· article· en· W2002439382 sur OpenAlexafffundabout
JianLi Wang, Marlene Reimer, Luanne M. Metz, Scott B. Patten

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Psychiatry in Medicine · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésDepression (economics)CIDIMultiple sclerosisQuality of life (healthcare)Mental healthMedicinePsychiatryPsychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare the Quality of Life (QOL) of multiple sclerosis (MS) patients with and without lifetime major depression. METHOD: Data on 136 MS subjects sampled from the University of Calgary MS Clinic were collected. The WHO's Composite International Diagnostic Interview (CIDI) was used to diagnose lifetime major depression. The MSQOL-54 was administered to evaluate QOL of the subjects. RESULTS: Thirty one (22.8 percent) of the 136 MS subjects had lifetime major depression, However, only 6 of these had a current episode at the time of data collection. MS patients with lifetime major depression had significantly lower MSQOL-54 scores in the QOL domains of Energy, Mental Health, Cognitive Function, General Quality of Life, Sexual Function, and Role Limitation-Emotional than the MS patients without lifetime major depression. CONCLUSIONS: Lifetime major depression may have a substantial impact on the QOL of people with MS. Alternatively, MS patients with poor QOL may be at greater risk of major depression.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations109
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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