Trajectories of depressive symptoms in systemic lupus erythematosus over time
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study were to determine the trajectories of depressive symptoms in patients with SLE and to identify baseline characteristics that are associated with a patient's trajectory of depression. METHODS: Data from the Lupus Outcomes Study at the University of California, San Francisco were analysed. Depressive symptomatology was assessed in years two through seven using the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D), with higher scores representing more severe depressive symptoms. Group-based trajectory modelling was used to determine latent classes of CES-D scores over time. Ordinal logistic regression analyses were performed to identify baseline characteristics associated with worse classes of depressive symptoms. RESULTS: CES-D scores for 763 individuals with SLE over 6 years were mapped into four distinct classes. Class 1 (36%) and class 2 (32%) comprised the largest proportion of the cohort and were defined by the lowest and low CES-D scores (no depression), respectively. Class 3 (22%) and class 4 (10%) had high and the highest scores (depression), respectively. Greater age [odds ratio (OR): 0.97, 95% CI: 0.96, 0.99] and higher education level (OR: 0.79, 95% CI: 0.70, 0.89) at baseline were associated with lower odds of membership in worse classes of depressive symptoms. Conversely, lower income (OR: 1.73, 95% CI: 1.03, 2.92), worse SF-36 physical functioning scores (OR: 1.12, 95% CI: 1.12, 1.13) and worse SF-36 bodily pain scores (OR: 1.58, 95% CI: 1.55, 1.61) were positively associated with membership in worse classes of depressive symptoms. CONCLUSION: Four classes of depressive symptoms were identified in patients with SLE. Understanding the trajectories of depressive symptoms and the associated risk factors can aid in the management of these symptoms in individuals living with SLE.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».