Role of Depression in Outcomes of Low-Energy Distal Radius Fractures in Patients Older Than 55 Years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study examines depression and outcomes in patients older than 55 years with distal radius fracture. DESIGN: Prospective data collection included patient characteristics, treatment, general and limb symptoms and disability, and complications at baseline, 3 months, and 1 year. Bivariate analysis and multivariable linear regression were used to assess relationships between depression and outcome measures, specifically the Short Form-36 (SF-36), Disability of the Arm, Shoulder, and Hand (DASH) scores, and the Centre of Epidemiologic Studies Depression (CES-D) scale. SETTING: The study was conducted in a level-1 trauma center. PARTICIPANTS: All patients older than 55 years with isolated distal radius fracture were recruited (2007-2011). INTERVENTION: Patients were treated operatively or nonoperatively. MAIN OUTCOME MEASURES: The SF-36 and DASH scores measured general and upper extremity status. Depression was measured using CES-D scale. All complications were recorded. RESULTS: Of 228 patients, 25% were depressed at baseline, 32% at 3 months, and 26% after 1 year. Thirty-two patients (14%) had complications. There was no relationship between depression at baseline and complications; however, there was a statistically significant relationship at 3 months (P = 0.021). There was a statistically significant association between baseline depression and the worse 1-year SF-36. Patients with baseline depression had poorer 1-year DASH scores (20 ± 2.3) than nondepressed patients (11 ± 1.3) (P = 0.0031), and less improvement in DASH scores over the first year (P = 0.023). Multivariable linear regression demonstrated that baseline depression is the strongest predictor of poorer 1-year DASH scores (3.7, P = 0.0078) and change in DASH scores over the first year (2.9, P = 0.026). CONCLUSIONS: Baseline depression predicts worse function and disability outcomes 1 year from injury. Depression (CES-D ≥16) is the strongest predictor of worse 1-year DASH scores and SF-36 outcome measures, after controlling for other potential predictors. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic Level I. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».