Specific manifestations of knee osteoarthritis predict depression and anxiety years in the future: Vancouver Longitudinal Study of Early Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate whether knee osteoarthritis (OA) manifestations predict depression and anxiety using cross-sectional and longitudinal prediction models. METHODS: A population-based cohort (n = 122) with knee pain, aged 40-79, was evaluated at baseline, 3 and 7 years. Baseline predictors were: age decade; sex; BMI ≥ 25; physical exam knee effusion; crepitus; malalignment; quadriceps atrophy; flexion; flexion contracture; Kellgren-Lawrence (KL) x-ray grade (0/1/2/3+); WOMAC pain ≥25; WOMAC stiffness ≥25; self-reported knee swelling; and knee OA diagnosis (no/probable/definite). Depression and anxiety, cutoffs 5+ and 7+ respectively, were measured via the Hospital Anxiety and Depression Scale. We fit logistic models at each cycle using multivariable models selected via lowest Akaike's information criterion. RESULTS: Baseline depression model: sex (female OR = 0.27; 0.10, 0.76) and KL grade (KL 1 OR = 4.21; 1.31, 13.48). Three-year depression model: KL grade (KL 1 OR = 18.92; 1.73, 206.25). Seven-year depression model: WOMAC stiffness ≥25 (OR = 3.49; 1.02, 11.94) and flexion contracture ≥1 degree (OR = 0.23; 0.07, 0.81). Baseline anxiety model: knee swelling (OR = 4.11; 1.51, 11.13) and age (50-59 vs. 40-49 OR = 0.31 [0.11, 0.85]; 60-69 OR = 0.07 [0.01, 0.42]). Three-year anxiety model: WOMAC stiffness ≥25 (OR = 5.80; 1.23, 27.29) and KL grade (KL 1 OR = 6.25; 1.04, 37.65). Seven-year anxiety model: sex (female OR = 2.71; 0.87, 8.46). CONCLUSION: Specific knee OA-related manifestations predict depression and anxiety cross-sectionally, 3 years in the future, and for depression, 7 years in the future. This information may prove useful to clinicians in helping to identify patients most at risk of present or future depression and anxiety, thus facilitating preemptive discussions that may help counter that risk.
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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 ».