High rates of depressive symptoms among patients with systemic sclerosis are not explained by differential reporting of somatic symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Between 36% and 65% of patients with systemic sclerosis (SSc) report symptoms of depression above cutoff thresholds on self-report questionnaires. The objective of this study was to assess whether these high rates result from differential reporting of somatic symptoms related to the high physical burden of SSc. METHODS: Symptom profiles reported on the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D) were compared between a multicenter sample of 403 patients with SSc and a sample of respondents to an Internet depression survey, matched on total CES-D score, age, race/ethnicity, and sex. An exact nonparametric generalized Mantel-Haenszel procedure was used to identify differential item functioning between groups. RESULTS: Patients with SSc reported significantly higher frequencies (moderate to large effect size; P < 0.01) on 4 CES-D somatic symptom items: bothered, appetite, effort, and sleep. Internet respondents had higher item scores on 2 items that assessed interpersonal difficulties (unfriendly, large effect size; P < 0.01; disliked, large effect size; P < 0.01) and on 2 items that assessed lack of positive effect (happy, moderate effect size; P = 0.01; enjoy, large effect size; P < 0.01). Adjustment of standard CES-D cutoff criteria for potential bias due to somatic symptom reporting resulted in a reduction of only 3.6% in the number of SSc patients with significant symptoms of depression. CONCLUSION: High rates of depressive symptoms in SSc are not due to bias related to the report of somatic symptoms. The pattern of differential item functioning between the SSc and Internet groups, however, suggests some qualitative differences in depressive symptom presentation.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».