Different Components of Subjective Well-being Are Associated With Chronic Nondisabling and Disabling Knee Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: Chronic knee pain (CKP) is a common pain complaint in older adults that is often associated with disability. This study investigated the relationship between 2 components of subjective well-being (depressive symptoms and life satisfaction) and CKP phenotypes based on the presence of knee disability. METHODS: A cross-sectional study was performed at baseline of ELSA-Brasil Musculoskeletal cohort (2012-2014). Chronic knee pain phenotypes were identified according to the presence of CKP that was accompanied or not by disability, which was assessed by a question on pain-related limitations to perform everyday activities (overall), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index's physical function subscale (daily tasks) and 5-times sit-to-stand test (objective). Depressive symptoms were assessed by the Clinical Interview Schedule-Revised and life satisfaction by the Satisfaction With Life Scale. Multinomial logistic regressions used CKP phenotypes as response variables (no CKP as reference). RESULTS: The sample comprised 2898 participants (mean age, 55.9 ± 8.9 years; 52.9% were female). After adjustments for sociodemographic and clinical factors, depressive symptoms were associated with daily tasks disabling CKP (odds ratio [OR], 2.30; 95% confidence interval [CI], 1.45-3.66) and objective disabling CKP (OR, 1.95; 95% CI, 1.29-2.93) and with nondisabling CKP for the overall disability measure (OR, 1.54; 95% CI, 1.17-2.04). Life satisfaction was inversely associated with all phenotypes in fully adjusted models, with strongest magnitude of associations observed for disabling CKP. CONCLUSIONS: The association of depressive symptoms and life satisfaction with CKP phenotypes suggest the need to address both negative and positive components of subjective well-being in the assessment of individuals with knee complaints.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».