Depressive symptoms predict future simple disease activity index scores and simple disease activity index remission in a prospective cohort of patients with early inflammatory polyarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether depressive symptoms assessed in treated patients with early inflammatory polyarthritis (EPA) influence disease activity during follow-up. METHODS: Consecutively recruited EPA patients were actively treated to remission. Simple disease activity index (SDAI) and Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D) scores were calculated at inclusion and up to 42 months into disease. SDAI scores were log-transformed to compute univariate and multivariate linear regressions. Parametric interval-censored Kaplan-Meier and survival regressions using Weibull distribution were used to assess time to and predictors of SDAI remission. RESULTS: A total of 275 EPA patients were recruited at a median of 4 months into disease. In multivariate linear regression models, accounting for baseline demographic, clinical, serological and functional variables and 12-month inflammation markers, CES-D scores at 12 months into disease were correlated (r(2) = 0.14) with subsequent SDAI scores. Patients with 12-month high CES-D (≥19; suggestive of depression) had a lower proportion of SDAI remission (31.3% vs 84.3%; P < 0.001) and reached SDAI remission less rapidly [hazard ratio = 0.25 (95% CI 0.12, 0.53); P < 0.001]. CONCLUSION: Each follow-up SDAI correlated significantly with 12-month depressive symptoms, a median of 7 months after initiation of treatment. CES-D scores suggestive of depression at 12 months were strongly correlated with delay and failure to reach remission later on. Depressive symptoms in treated EPA patients represent important clinical issues with long-term association with disease activity. Interventions to alleviate persistent depressive symptoms in treated EPA warrant careful evaluation of their potential to improve disease remission rates.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».