Suicidal ideation in patients with coronary heart disease and hypertension: Baseline results from the DEPSCREEN‐INFO clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A high proportion of cardiac patients suffers from depression, which is an antecedent for suicidal ideation. This study identifies clinical vulnerabilities for suicidal ideation in cardiac patients. Methods The primary outcome of the study was severity of suicidal ideation as measured with the Patient Health Questionnaire (PHQ‐9) item No. 9. Covariates were demographics, cardiac characteristics (i.e., Canadian Cardiovascular Society angina rating of chest pain and New York Heart Association rating of shortness of breath), depression (PHQ‐8,i.e., PHQ‐9 minus item No. 9), anxiety (Generalized Anxiety Disorder‐7, GAD‐7), somatic symptoms (PHQ‐15), illness perception (Brief‐Illness Perception Questionnaire), and health‐related quality of life (EuroQol‐5D, EQ 5D). Results Data from 1,976 patients were analysed. At least 14% (95% CI [12%, 16%]) of patients indicated suicidal ideations within the last 2 weeks. Bivariate analyses yielded associations between suicidal ideation and higher levels of depression severity, anxiety severity, somatic symptom burden, chest pain, shortness of breath, negative illness perceptions, reduced health‐related quality of life, and a higher probability of living alone (all p < 0.001). A multivariable ordinal regression revealed depression severity and anxiety severity to show the highest associations with suicidal ideation (OR PHQ‐8 = 1.22, p < 0.001; OR GAD‐7 = 1.09, p < 0.001). Having a defibrillator implant was associated with a lower probability of suicidal ideation (OR = 0.27, p = 0.017). Conclusions This study identified several clinical vulnerabilities of suicidal ideation. The results stress the importance of screening for suicidal ideation in clinical practice.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».