Prospective study of stress, depression and personality in myasthenia gravis relapses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychopathology and personality traits may influence the course of autoimmune disorders. With this prospective longitudinal cohort study, we aimed to assess personality, stress and depression in myasthenia patients who relapse and those who remain stable or improve (non-relapsers). METHOD: We collected data from 155 consecutive adult patients with confirmed MG attending the Neuromuscular Clinic, Toronto General Hospital, between March 2017 and July 2018, for this study. Patients were assessed at baseline and 6 months, or at the time of MG relapse. At both visits, the patients were assessed clinically and were asked to complete self-administered questionnaires for disease severity, chronic stress and depression. Personality type was assessed at baseline only. Relapsing patients were defined as those patients with MGII score increasing by more than 5.5 points from visit 1 to visit 2. RESULTS: Relapsers had higher baseline scores for depression (p = 0.01) and the change in disease severity correlated with the change in depression score (r = 0.2534, p = 0.0015, 95% CI: 0.098 0.3961). Higher levels of stress at baseline and neuroticism predicted higher relapse rates (p = 0.01 and p < .0001, respectively). In the linear regression model, with change of the MGII score as the dependent variable, change in depression scores (p = 0.0004) and age (p = 0.03) predicted change in disease severity. CONCLUSIONS: Since emotional factors and personality type may influence MG, attention to these factors might improve care in MG patients.
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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) | 0,000 | 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 ».