High Disease Activity Is Associated with Self-reported Depression and Predicts Persistent Depression in Early Rheumatoid Arthritis: Results from the Ontario Best Practices Research Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to determine if initial high disease activity or changes in disease activity contribute to persistent depression in early rheumatoid arthritis (ERA). We also determined if disease activity and depression is modified by sex. METHODS: Depression was ascertained by self-report among patients enrolled in the Ontario Best Practices Research Initiative. The association between baseline disease activity, measured by the Clinical Disease Activity Index (CDAI), and persistent depression was evaluated with multivariate regression models, and effect modification by sex was tested. A general estimating equation assessed the association between change in CDAI over time and risk of depression. RESULTS: The sample of 469 ERA subjects was predominantly female (73%). At baseline, the prevalence of depression was 26%, and 23% reported persistent depression. After adjusting for potential confounders, higher baseline CDAI was associated with both baseline and persistent depression (OR 1.03, 95% CI 1.01-1.05). Female sex was an effect modifier of this relationship (OR 1.04, 95% CI 1.01-1.06). Maintaining a moderate or high CDAI score over 2 years also increased the risk of future depression. CONCLUSION: Depression in ERA is common and initial high disease activity is associated with the probability of depression and its persistence. This risk seems particularly modified in women with active disease and represents an area for targeted focus and screening. Future studies in ERA are needed to determine if intervening during the "window of opportunity" to control disease activity has the potential to mitigate the development and maintenance of adverse mental health outcomes, including depression.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».