A Network Analysis of Depressive Symptoms in Individuals Seeking Treatment for Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Major depression in the context of chronic pain has been conceptualized implicitly as a latent variable, in which symptoms are viewed as manifestations of an underlying disorder. A network approach provides an alternative model and posits that symptoms are causally connected, rather than merely correlated, and that disorders exist as systems, rather than as entities. The present study applied a network analysis to self-reported symptoms of major depression in patients with chronic pain. The goals of the study were to describe the network of depressive symptoms in individuals with chronic pain and to illustrate the potential of network analysis for generating new research questions and treatment strategies. MATERIALS AND METHODS: Patients (N=216) admitted to an interdisciplinary chronic pain rehabilitation program provided symptom self-reports using the Patient Health Questionnaire-9. Well-established network analyses methods were used to illustrate the network of depressive symptoms and determine the centrality of each symptom (ie, the degree of connection with other symptoms in the network). RESULTS: The most central symptoms were difficulty concentrating, loss of interest or pleasure, depressed mood, and fatigue, although the relative position of each symptom varied slightly, depending on the centrality measure considered. DISCUSSION: Consistent with past research with patients undergoing treatment for major depression, the current findings are supportive of a model in which depressive symptoms are causally connected within a network rather than being manifestations of a common underlying disorder. The research and clinical implications of the findings, such as developing treatments targeting the most central symptoms, are discussed.
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 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 | 0,022 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».