Association between depression and anxiety with skin and musculoskeletal clinical phenotypes in systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study the clinical phenotypes, determined based on cumulative disease activity manifestations, and sociodemographic factors associated with depression and anxiety in SLE. METHODS: Patients attending a single centre were assessed for depression and anxiety. SLE clinical phenotypes were based on the organ systems of cumulative 10-year SLE Disease Activity Index 2000 (SLEDAI-2K), prior to visit. Multivariable logistic regression analyses for depression, anxiety, and coexisting anxiety and depression were performed to study associated SLE clinical phenotypes and other factors. RESULTS: Among 341 patients, the prevalence of anxiety and depression was 34% and 27%, respectively, while 21% had coexisting anxiety and depression. Patients with skin involvement had significantly higher likelihood of anxiety compared with patients with no skin involvement [adjusted odds ratio (aOR) = 1.8; 95% CI: 1.1, 3.0]. Patients with skin involvement also had higher likelihood of having coexisting anxiety and depression (aOR = 2.0, 95% CI: 1.2, 3.9). Patients with musculoskeletal (MSK) (aOR = 1.9; 95% CI: 1.1, 3.5) and skin system (aOR = 1.8; 95% CI: 1.04, 3.2) involvement had higher likelihood of depression compared with patients without skin or musculoskeletal involvement. Employment status and fibromyalgia at the time of the visit, and inception status were significantly associated with anxiety, depression, and coexisting anxiety and depression, respectively. CONCLUSION: SLE clinical phenotypes, specifically skin or MSK systems, along with fibromyalgia, employment and shorter disease duration were associated with anxiety or depression. Routine patient screening, especially among patients with shorter disease duration, for these associations may facilitate the diagnosis of these mental health disorders, and allow for more timely diagnosis.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».