The incidence of depression and anxiety in patients with ankylosing spondylitis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As awareness for the importance of mental health continues to expand in rheumatology, it is important to understand the epidemiology of psychiatric complications in ankylosing spondylitis (AS) with the ultimate goal of future prevention and improved quality of care. This study aims to review evidence on the incidence and determinants of depression and/or anxiety among patients with AS. METHODS: We searched Medline, Embase, Cochrane Database of Systematic Reviews, CINAHL Complete, and PsycINFO for full-length observational studies that involved a sample or population of patients with AS and assessed depression and/or anxiety. Primary outcomes extracted were: 1) risk estimates for depression and/or anxiety (e.g., relative risk [RR]); and 2) determinants or factors identified as independent predictors of depression and/or anxiety using multivariable regression approaches and corresponding estimates (e.g., odds ratios [OR]). Where relevant, we pooled estimates using random effects models. RESULTS: Out of 783 titles from our search strategy, we reviewed 39 manuscripts. Four studies assessed the incidence of depression and meta-analyzing reported estimates from three of these studies yielded a pooled RR of 1.51 (95% CI 1.28 to 1.79). Differences in risk of depression among men and women with AS were inconclusive, suggesting need for further study. The incidence of anxiety was comparatively less studied with only one included study reporting a hazard ratio of 1.85 (95% CI 1.37 to 2.49). Education level was a key determinant, with lower levels associated with higher odds of depression (OR 6.65; 9% CI 1.36 to 32.51) and anxiety (OR 9.31; 9% CI 1.39 to 62.19) among AS patients. CONCLUSIONS: Our systematic review and meta-analysis shows an increased risk of depression and anxiety among patients with AS. These findings suggest the importance of monitoring and care for psychiatric conditions in AS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».