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Enregistrement W4306165721 · doi:10.1186/s12888-022-04297-0

Association between childhood trauma and medication adherence among patients with major depressive disorder: the moderating role of resilience

2022· article· en· W4306165721 sur OpenAlexaff
Hongqiong Wang, Yuhua Liao, Lan Guo, Hui‐Min Zhang, Yingli Zhang, Wenjian Lai, Kayla M. Teopiz, Weidong Song, Dongjian Zhu, Lingjiang Li, Ciyong Lu, Beifang Fan, Roger S. McIntyre

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSun Yat-sen UniversitySanming Project of Medicine in ShenzhenNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCTQ treeMedicineMajor depressive disorderPsychiatryClinical psychologySuicidal ideationDepression (economics)Poison controlInjury preventionMoodDomestic violence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Suboptimal medication adherence is a major reason for failure in the management of major depressive disorder (MDD), childhood trauma might be an essential risk factor of suboptimal medication adherence. This study aimed to comprehensively explore the associations between different types of childhood trauma and medication adherence among patients with MDD, and to test whether resilience has moderating effects on the foregoing associations. METHODS: Participants were from the Depression Cohort in China (ChiCTR registry number 1900022145), 282 MDD patients with completed both baseline and 12-weeks follow-up investigations were included in this study. The diagnosis of MDD was assessed by trained psychiatrists using the Mini-International Neuropsychiatric Interview (M.I.N.I.). Childhood trauma was evaluated using the Childhood Trauma Questionnaire-28 item Short Form (CTQ-SF), and resilience was evaluated using the Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC). Demographic characteristics, depression symptoms, anxiety symptoms, suicidal ideation, suicidal attempt, insomnia symptoms, and painful somatic symptoms were also investigated. Participants were divided into groups of optimal and suboptimal adherence based on their Medication Adherence Rating Scale scores. Logistic regression and stratified analyses were performed. RESULTS: A total of 234 participants (83%) reported suboptimal medication adherence. After adjusting for covariates, CTQ total scores (AOR = 1.03, 95%CI = 1.01-1.06), CTQ measures of sexual abuse (AOR = 1.17, 95%CI = 1.01-1.37), and CTQ measures of physical neglect (AOR = 1.12, 95%CI = 1.02-1.23) were all associated with an increased likelihood of suboptimal adherence. There were significant moderating effects of resilience on the associations of childhood trauma (P = 0.039) and physical neglect (P = 0.034) with medication adherence. The stratification analyses showed that CTQ total scores and CTQ measures of physical neglect were independently associated with an increased risk of suboptimal adherence among patients with MDD with low-resilience or moderate-resilience, while not significantly associated with suboptimal adherence in those with high-resilience. CONCLUSION: Childhood trauma was a significant risk factor of suboptimal adherence among patients with MDD, and resilience moderated the foregoing association. Obtaining a history of childhood trauma and assessing resilience may help identify patients with suboptimal adherence when providing MDD pharmacotherapy. Psychiatrists may consider enhancing resilience to cope with the adverse effects of childhood trauma on medication adherence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2022
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Résumé présentoui

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