Prospective Impact of Panic Disorder and Panic-Anxiety on Asthma Control, Health Service Use, and Quality of Life in Adult Patients With Asthma Over a 4-Year Follow-Up
Notice bibliographique
Résumé
Background Panic disorder (PD) is a common anxiety disorder among asthmatic patients with overlapping symptoms (e.g., hyperventilation). However, the longitudinal impact of PD on asthma control remains poorly understood. This study assessed the impact of PD and panic-anxiety on asthma control over a 4.3-year follow-up in 643 adult asthmatic patients. Methods Consecutive patients presenting to a tertiary asthma clinic underwent a sociodemographic, medical history, and psychiatric (Primary Care Evaluation of Mental Disorders) interview and completed questionnaires including the Anxiety Sensitivity Index (ASI) to assess panic-anxiety. At follow-up, patients completed the Asthma Control (ACQ) and Asthma Quality of Life (AQLQ) questionnaires and reported emergency department visits and hospitalizations during the follow-up. Results Baseline frequency of PD was 10% (n = 65). In fully adjusted models, analyses revealed that PD and ASI scores predicted worse follow-up ACQ total scores (β = 0.292, p = .037; β = 0.012, p = .003) but not AQLQ total scores. ASI scores also predicted greater nocturnal and waking symptoms, activity limitations, and bronchodilator use on the ACQ (β = 0.012-0.018, p < .05) as well as lower symptom (β = -0.012, p = .006) and emotional distress (β = -0.014, p = .002) subscale scores on the AQLQ. Neither PD nor ASI scores were associated with hospitalizations, although ASI scores (but not PD) were associated with an increased risk of emergency department visits (relative risk = 1.023, 95% confidence interval = 1.001-1.044). Conclusions PD and anxiety sensitivity are prospectively associated with poorer asthma control and may be important targets for treatment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».