Longitudinal Associations Between Depression, Anxiety, Pain, and Pain-Related Disability in Chronic Pain Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The current study sets out to examine the longitudinal relationship between pain, pain-related disability, and symptoms of depression and anxiety. The latter symptoms are highly prevalent in chronic pain and seriously impede functioning and quality of life. Nevertheless, the direction of the relationship involving these variables among individuals with chronic pain is still unclear. METHODS: Four-hundred twenty-eight individuals with chronic pain (238 women, mean age 54.84 years, mean pain duration 85.21 months) treated at two pain clinics completed questionnaires regarding their pain (Short-Form McGill Pain Questionnaire), depression (Center for Epidemiological Studies-Depression Scale), state anxiety (State-Trait Anxiety Inventory), and pain-related disability (Pain Disability Index) at four time points, with an average of 5 months between measurements. Cross-lagged, structural equation modeling analyses were performed, enabling the examination of longitudinal associations between the variables. RESULTS: Significant symptoms of both depression and anxiety were reported by more than half of the sample on all waves. A latent depression/anxiety variable longitudinally predicted pain (β = .27, p < .001) and pain-related disability (β = .38, p < .001). However, neither pain (β = .10, p = .126) nor pain-related disability (β = -.01, p = .790) predicted depression/anxiety. CONCLUSIONS: Among adult patients with chronic pain treated at specialty pain clinics, high levels of depression and anxiety may worsen pain and pain-related disability.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».