Are cancer pain and depression interdependent? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pain and depression are common in cancer patients. As these are both highly prevalent, the issue of a possible interdependent association has been raised. The aim of this systematic review was to examine the available literature and explore whether there is any evidence to support a causal relationship between cancer pain and depression. METHODS: An extensive literature search was undertaken. The following databases were searched electronically: Medline (1950-2007), Embase (1988-2007), CINAHL (1982-2007) and the Cochrane Database of Systematic Reviews (Issue 2 2007). The initial literature search revealed 892 articles. Following initial screening 41 articles were independently reviewed in detail. Fourteen articles were eligible for inclusion. RESULTS: The mean prevalence of both depression and pain was 36.5% (range 22.1-49.0). In 9 out of 14 studies a statistically significant association was demonstrated between pain and depression. Pain intensity positively correlated with depression (P<0.05). Items such as 'worst pain' and 'enjoyment of life' (on the Brief Pain Inventory) correlated significantly with depression. When using the McGill Pain Questionnaire, depressed patients used more affective pain descriptors. It was also shown that the longer the duration of pain, the higher the risk of depression. CONCLUSIONS: Pain and depression are highly prevalent in cancer patients; however, there have been no appropriately designed studies to examine a causal relationship. Although associations exist, the evidence available is not sufficient to support an interdependent relationship between pain and depression. A suitably designed longitudinal study to examine causality would be a relevant step in the research agenda.
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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 | 0,010 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».