Depressive symptomatology and personality traits in patients with symptomatic and asymptomatic peripheral arterial disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to examine the relationship of depressive symptomatology and personality traits with peripheral arterial disease (PAD). METHODS: = 65.3 ± 8.7 years, 61.0% female) recruited from the offices of 33 general practitioners. Based on at-rest ankle-brachial index (ABI) values and claudication symptoms, four subsamples were formed: clear PAD-positive, clear PAD-negative, ABI-negative but symptomatic, and a non-compressible-artery group. The concurrent role of depression (assessed by a shortened version of the Beck Depression Inventory) and personality traits (measured by the Big Five Inventory) in predicting PAD status was examined using multinomial logistic regression - controlled for sex, age, hypertonia, diabetes, smoking, hazardous drinking, and body mass index. RESULTS: Depressive symptomatology was significant in predicting peripheral arterial disease status even after controlling for both traditional risk factors and personality traits. Among the Big Five personality traits, neuroticism showed a significant, positive relationship with PAD - independently of depression. CONCLUSIONS: Patients with PAD - even those with asymptomatic forms of the disease - are at higher risk for suffering from depression compared to individuals without PAD, independently of neuroticism, other Big Five personality dimensions or traditional risk factors for cardiovascular diseases.
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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) | 0,001 | 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 ».