A longitudinal study to explain the pain‐depression link in older adults with osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate whether osteoarthritis (OA) pain determines depressed mood, taking into consideration fatigue and disability and controlling for other factors. METHODS: In a community cohort with hip/knee OA, telephone interviews assessed OA pain and disability (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index [WOMAC]), fatigue (Multidimensional Fatigue Symptom Inventory), depressed mood (Center for Epidemiologic Studies Depression Scale), and covariates (demographics, self-rated health, comorbidity, pain coping, pain catastrophizing, and social support) at 3 time points over 2 years. Drawing on previous research, a path model was developed to test the interrelationships among the key concepts (pain, depression, fatigue, disability) over time, controlling for covariates. RESULTS: The baseline mean age was 75.4 years; 78.5% of the subjects were women, 37.2% were living alone, and 15.5% had ≥3 comorbid conditions. WOMAC scores indicated moderate OA symptoms and disability. From the final model with 529 subjects, adjusting for covariates, we found that current OA pain strongly predicted future fatigue and disability (both short and long term), that fatigue and disability in turn predicted future depressed mood, that depressed mood and fatigue were interrelated such that depressed mood exacerbated fatigue and vice versa, and that fatigue and disability, but not depressed mood, led to worsening of OA pain. CONCLUSION: Controlling for other factors, OA pain determined subsequent depressed mood through its effect on fatigue and disability. These effects led to worsening of pain and disability over time. These results support the need for improved pain management in OA to prevent or attenuate the downstream effects of pain on disability and mood.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».