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Enregistrement W3019766834 · doi:10.1007/s40744-020-00207-6

Depression in Psoriatic Arthritis: Dimensional Aspects and Link with Systemic Inflammation

2020· review· en· W3019766834 sur OpenAlexaff
Ashish Jacob Mathew, Vinod Chandran

Notice bibliographique

RevueRheumatology and Therapy · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsoriatic arthritisMedicineDepression (economics)AlexithymiaPopulationAnxietyQuality of life (healthcare)DiseaseAnhedoniaPsoriasisComorbidityIntensive care medicineInternal medicinePsychiatryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studying comorbidities in patients with psoriatic arthritis (PsA) provides a better understanding of the extended burden of the disease. Depression and anxiety are well recognized but understudied comorbidities in patients with PsA. The prevalence of depression is significantly higher in this patient population than in the general population, with far reaching consequences in terms of long-term quality of life. Over the past few years there has been an increasing interest in the link between inflammation and depression, with several novel studies being conducted. Recent evidence suggests a significant improvement of depression in PsA patients treated with biologic disease-modifying anti-rheumatic drugs (bDMARDs) as compared to conventional DMARDs. Depression in PsA is multidimensional, with recognized phenotypes, including cognitive disorder, alexithymia and anhedonia. The paucity of standardized, validated tools to screen these dimensional phenotypes remains an unmet need. Prevalence studies on depression in patients with PsA, mostly based on patient-reported outcomes, are only able to highlight the tip of the iceberg. A comprehensive, multi-disciplinary approach addressing the subdomains of depression is imperative for a better understanding of depression in PsA patients, as well as to find a way forward for improving their quality of life. In this scoping review, we explore existing evidence on the burden of depression in PsA patients, the link between inflammation and depression in these patients and the screening tools used to evaluate the subdomains of depression. Psoriatic arthritis (PsA) is a chronic, deforming arthritis associated with the skin condition psoriasis. A large number of patients with PsA are known to have another co-existing chronic disease, which adds to their overall disease burden and affects their quality of life. Depression is a common illness known to co-exist in about 20% of patients with PsA. Inflammation is a common factor between psoriatic arthritis and depressive disorders and is thought to play an important role in depression ocurring in these patients. Recent research in the field has revealed that different dimensions of depression, such as the inability to feel pleasure, loss of intellectual functions and difficulty identifying and expressing emotions, may contribute to the overall disease. It is important to screen for these dimensions while assessing PsA patients with depression. Most of the studies conducted to date have based the diagnosis of depression on self-reported questionnaires. In this article we describe the relation between inflammation and different dimensions of depression in patients with PsA and set out a feasible screening method for depression. A good understanding of depression in patients with PsA will be useful in designing treatment strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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