Epidemiology of Depression and Anxiety in Gout: A Systematic Review and Metaanalysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a systematic review of depression and anxiety among patients with gout that specifically evaluates the prevalence, incidence, determinants, and effects of these mental health comorbidities. METHODS: We conducted a literature search in Medline, Embase, Cochrane Database of Systematic Reviews, CINAHL, and PsycINFO using indexed terms and key words to identify studies reporting on depression/anxiety in patients with gout. This review included full-text articles published in English that reported on patients with gout, evaluated depression/anxiety using a routinely reported measure, and provided estimates or sufficient data on the prevalence, incidence, determinants, or effects of depression/anxiety. Metaanalyses were conducted using random effects models. RESULTS: Twenty of 901 articles identified through the search strategy met our inclusion criteria. All 20 studies evaluated depression, while only 10 assessed anxiety (50%). Metaanalyses suggest a positive association between mental health disorders and gout, as resultant pooled OR were 1.29 (95% CI 1.07-1.56) for depression and 1.29 (95% CI 0.96-1.73) for anxiety. Findings from four studies reporting on the incidence of depression in patients with gout resulted in a pooled HR of 1.17 (95% CI 1.01-1.36). Significant determinants of depression included number of tophi, frequency of flares, and oligo/polyarticular gout. CONCLUSION: Our systematic review suggests that depression and anxiety are significantly associated with gout, highlighting the need for future research to focus on the onset of mental disorders after gout diagnosis. We also identify potential targets for intervention.
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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 | 0,024 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».