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Enregistrement W2274742391 · doi:10.1177/1352458515588582

In multiple sclerosis anxiety, not depression, is related to gender

2015· article· en· W2274742391 sur OpenAlexaff
Marie Théaudin, Kristoffer Romero, Anthony Feinstein

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyDepression (economics)Hospital Anxiety and Depression ScaleMultiple sclerosisPopulationEtiologyPsychiatryPsychologyClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a high prevalence of depressive and anxiety disorders in multiple sclerosis (MS), a disease 2.5 times more frequent in females. Contrary to the general population, in whom studies have demonstrated higher rates of depression and anxiety in females, little is known about the impact of gender on psychiatric sequelae in MS patients. OBJECTIVES: We conducted a retrospective study to try to clarify this uncertainty. METHODS: Demographic, illness-related and behavioral variables were obtained from a neuropsychiatric database of 896 patients with a confirmed diagnosis of MS. Symptoms of depression and anxiety were obtained with the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Gender comparisons were undertaken and predictors of depression and anxiety sought with a linear regression analysis. RESULTS: HADS data were available for 711 of 896 (79.35%) patients. Notable gender differences included a higher frequency of primary progressive MS in males (p = 0.002), higher HADS anxiety scores in females (p < 0.001), but no differences in HADS depression scores. CONCLUSION: In MS, gender influences the frequency of anxiety only. This suggests that the etiological factors underpinning anxiety and depression in MS are not only different from one another, but also in the case of depression, different from those observed in general population samples.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,098 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations47
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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