Prevalence and clinical correlates of symptoms of depression in patients with systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prevalence and predictors of symptoms of depression in a large sample of patients with systemic sclerosis (SSc). METHODS: We conducted a cross-sectional, multicenter study of 376 patients with SSc from the Canadian Scleroderma Research Group Registry. Patients were assessed with the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D) and through extensive clinical histories and medical examinations. Hierarchical multiple linear regression was used to assess the relationship of sociodemographic and clinical variables with symptoms of depression. RESULTS: The percentages of patients who scored > or =16 and > or =23 on the CES-D were 35.1% and 18.1%, respectively. Patients with less education; patients who were not married; patients with higher physician-rated overall disease severity; and patients with more tender joints, more gastrointestinal symptoms, and more difficulty breathing had significantly higher total CES-D scores. As a group, specific symptom indicators (tender joints, gastrointestinal symptoms, breathing) predicted the most incremental variance in depressive symptoms (DeltaR(2) = 14.2%, P < 0.001) despite being added to the model after demographic, socioeconomic, and global disease duration/severity indicators. CONCLUSION: High levels of depressive symptoms are common in patients with SSc and are related to overall SSc disease severity, as well as specific medical symptoms. Screening for depression among patients with SSc is recommended, although more research is needed to determine the best method for doing this. Successfully treating dyspnea, gastrointestinal symptoms, and joint pain may improve mood, although this has not yet been demonstrated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».