Anxiety disorders and their clinical correlates in multiple sclerosis patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess prevalence rates and clinical correlates of anxiety disorders in patients with multiple sclerosis (MS). METHODS: Demographic and neurological data were collected on 140 consecutive clinic attendees, and their lifetime and point prevalences of anxiety disorders were determined with the Structured Clinical Interview for DSM-IV disorders (SCID-IV). All subjects completed the self-report Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Suicidal intent was rated with the Beck Suicide Scale (BSS), psychosocial stressors and supports were quantified with Social Stress and Support Interview (SSSI), and cognition assessed with Neuropsychological Screening Battery for MS. RESULTS: The lifetime prevalence of any anxiety disorder was 35.7%, with panic disorder (10%), obsessive compulsive disorder (8.6%), and generalized anxiety disorder (18.6%), the most common diagnoses obtained. Subjects with an anxiety disorder were more likely to be female, have a history of depression, drink to excess, report higher social stress and have contemplated suicide. The diagnosis of an anxiety disorder had been missed in the majority of subjects, therefore, they had not received treatment. A discriminant function analysis identified a series of variables that correctly classified 75% of patients with an anxiety disorder. CONCLUSION: Anxiety disorders are common in patients with MS, but are frequently overlooked and under-treated. Risk factors include being female, a co-morbid diagnosis of depression, and limited social support. Clinicians should evaluate all MS subjects for anxiety disorders, as they represent a treatable cause of disability in MS.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».