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Enregistrement W2117093599 · doi:10.1017/s0033291705004952

More data on major depression as an antecedent risk factor for first onset of chronic back pain

2005· article· en· W2117093599 sur OpenAlexaff
Shawn R. Currie, Jianli Wang

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Chronic painRisk factorAntecedent (behavioral psychology)Back painMedicinePopulationEpidemiologyPsychologyPsychiatryInternal medicineDevelopmental psychologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations179
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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