Poor respiratory health outcomes associated with high illness worry and alexithymia: Eleven-year prospective cohort study among the working-age population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Poor respiratory health outcomes have been associated with poorer physical health and higher psychological distress. The aim of this study was to investigate whether illness worry, alexithymia or low sense of coherence predict i) the onset of new respiratory disease, ii) respiratory symptoms or iii) lung function among the working-age population, independently of comorbidity mood-, anxiety, or alcohol abuse disorders. METHODS: The study was conducted among a nationally representative sample of the Finnish population (BRIF8901) aged 30-54 years (N = 2310) in 2000-2001 and was followed up in 2011. Individuals with a diagnosed respiratory disease or a severe psychiatric disorder at baseline were excluded. Lung function was measured by a spirometry test and psychiatric disorders were diagnosed using a structured clinical interview. Structured questionnaires were used to measure self-reported respiratory symptoms and diseases, illness worry, alexithymia, and sense of coherence. RESULTS: High illness worry predicted an 11-year incidence of asthma (OR 1.47, 95% CI 1.09-1.99, p = 0.01). Alexithymia predicted shortness of breath (OR 1.32, 95% CI 1.13-1.53, p < 0.01) and 11-year incidence of COPD (OR 2.84, 95% CI 1.37-5.88, p < 0.01), even after several adjustments for physical and mental health. Psychological dispositions did not associate with lung function in 2011. CONCLUSIONS: In the general population, psychological factors that modify health behaviour predicted adverse respiratory health outcomes independently of lung function after 11 years of follow-up. This indicates that considering them part of personalized treatment planning is important for promoting health-related behaviour among the working-age population.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».