More data on major depression as an antecedent risk factor for first onset of chronic back pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few epidemiological studies have examined the temporal relationship between chronic pain and depression using longitudinal data. In the present study, we examined major depression as both an antecedent risk factor and consequence of chronic back pain (CBP) in the general population. METHOD: Data on 9909 pain-free individuals 15 years and older with no history of back problems were drawn from cycle 1 of the National Population Health Survey and followed up 24 months later. Major depression was assessed using a structured diagnostic interview. RESULTS: At cycle 2, the rate of new cases of CBP in persons who were depressed at cycle 1 was 3.6% compared to 1.1% in non-depressed persons. Compared to pain-free individuals, new cases of CBP were more likely to perceive their health status as poor or fair at cycle 1, were less likely to be working, reported more chronic health problems, and sustained a back or neck injury in the preceding 12 months. After controlling for other factors, pain-free individuals diagnosed as major depressed at cycle 1 were almost three times more likely (OR 2.9, 95% CI 1.2-7.0) to develop CBP at cycle 2. CONCLUSIONS: Consistent with other longitudinal studies major depression increases the risk of developing future chronic pain. The causal mechanism linking these conditions is unknown however depression may represent a modifiable risk factor in the development of CBP.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».