Investigating the Depression Status in Patients with Upper Limb Pain
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Depression is considered as the most common psychological problem in societies. Depression, anxiety disorders, and substance abuse are more common in patients with pain compared to the general population. In this study, the state of depression in patients with upper limb pain with radiculopathy or without paraclinical signs of radiculopathy has been investigated. Material and Methods: We conducted the depression status in patients with upper limb pain with and without radiculopathy in a descriptive cross-sectional study in Sari in 2017. Beck Depression Inventory (BDI-II), Short Form (36) Health Survey (SF-36), short-form McGill pain questionnaire was used to evaluate the status of major depressive disorder, health status and quality of life, and severity of pain in them, respectively. The data was analyzed by SPSS 22. Results: From 120 patients with the mean age 44.97±9.77 years, 19% had mild depression, 18% moderate depression and 11% severe depression. The mean score of SF36 was 29.94±6.86. The mean scores of McGill pain scale was 13.31±6.02. The mean depression score had a significant difference between the two groups studied (P=0.04). The McGill pain score had also a significant difference between the two study groups (P=0.012). The mean score of SF36 had no significant difference in both groups (P=0.41).Conclusion: The depression score and the prevalence of moderate and severe depression were also higher in patients with chronic upper limb pain with cervical radiculopathy than in patients without cervical radiculopathy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».