Results from a living systematic review of the prevalence of mood and anxiety disorders and factors associated with symptoms in systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to synthesize evidence on (1) the prevalence of mood and anxiety disorders and (2) factors associated with symptoms in systemic sclerosis (SSc). We searched MEDLINE, CINAHL, EMBASE, Cochrane CENTRAL, and PsycINFO via an ongoing living systematic review with automated monthly searches. We identified 6 eligible studies through March 1, 2023. Based on 3 studies (N = 93 to 345), current or 30-day major depressive disorder prevalence was 4% (95% confidence interval [CI] 2%, 6%) in a sample of Canadian outpatients (N = 345), 18% (95% CI 12%, 27%) in a study of Indian outpatients (N = 93), 10% (95% CI 4%, 21%) for French patient conference attendees (N = 51), and 29% (95% CI 18%, 42%) for French inpatients (N = 49). Current or 30-day prevalence of any anxiety disorder was 49% (95% CI 36%, 62%) for French conference attendees and 51% (95% CI 38%, 64%) for French inpatients; current or 30-day prevalence of generalized anxiety disorder was 3% for Indian outpatients (95% CI 1%, 9%; N = 93). In 3 studies (N = 114 to 376) that examined factors associated with depressive symptoms, higher education and being married or living as married were associated with lower symptoms and pulmonary involvement, breathing problems, and tender joint counts with higher symptoms; age and disease severity markers were not associated. Only 1 study (N = 114) assessed factors associated with anxiety symptoms and found no statistically significant associations. Limitations included heterogeneous populations and assessment methods, small samples, and substantial risk of bias concerns. Mood and anxiety disorder prevalence appear high in SSc, but estimates vary, and existing studies have important limitations. Future research should assess mood and anxiety prevalence and factors associated with symptoms using large representative samples and validated classification and assessment methods.Review registration: PROSPERO (CRD 42021251339).
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 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 | 0,016 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».