Major Depression and Insomnia in Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Insomnia and depression are common problems for people with chronic pain, and previous research has found that each is correlated with measures of pain and disability. The goal of this study was to examine the combined impact of major depression and insomnia on individuals with chronic pain. METHODS: The participants were patients with chronic musculoskeletal pain who underwent evaluation at an interdisciplinary treatment center. On the basis of semistructured interviews, participants were classified in three groups depending on whether they: (1) met criteria for major depression with insomnia (n = 38); (2) had insomnia without major depression (n = 58); or (3) had neither insomnia nor major depression (n = 47). The groups were then compared on self-report measures that included the McGill Pain Questionnaire, the Beck Depression Inventory, and the Multidimensional Pain Inventory. RESULTS: Participants with major depression and insomnia reported the most difficulty on measures of affective distress, life control, interference, and pain severity, although the insomniac patients without major depression also had elevated scores on some measures. In regression analyses, insomnia severity ratings did not contribute uniquely to the prediction of psychosocial problems when depression was controlled, but they did contribute to the prediction of pain severity. CONCLUSIONS: These results suggest that patients with chronic pain and concurrent major depression and insomnia report the highest levels of pain-related impairment, but insomnia in the absence of major depression is also associated with increased pain and distress.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».