THE MEDIATING ROLE OF PAIN SEVERITY IN THE ASSOCIATION BETWEEN DEPRESSIVE SYMPTOMS AND GAIT SPEED
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knee osteoarthritis (OA) and comorbid depression adversely impact gait speed over time. Depression can alter pain tolerance and perception; therefore, self-reported knee pain severity may mediate the relationship between depressive symptoms and gait speed, but this has not been evaluated longitudinally using repeated measures data. Thus, we assessed whether knee pain severity mediates the association between depressive symptoms and gait speed over time. Participants (n=2,222) from the Osteoarthritis Initiative with radiographic knee OA (Kellgren-Lawrence grade ≥ 2) in at least one knee were included. Depressive symptoms were assessed using the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D; range 0-60) at baseline and first two annual follow-up visits. The twenty-meter gait speed (meters per second) outcome was assessed at the second through fourth annual follow-up visits. Knee pain severity was assessed as a mediator and measured using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) pain subscale at the first through third annual follow-up visits. Linear regression mediation using a version of the Sobel-Goodman approach was the primary method of analysis. Indirect and direct effects of depressive symptoms on gait speed for each one-unit CES-D score were -0.001 (p < 0.001) and -0.003 (p = 0.020) standard deviations, respectively. Thus, approximately 24% of the association between depressive symptoms and gait speed was mediated by knee pain severity across time. The current results support the need for simultaneous, multidisciplinary interventions for both depressive symptoms and knee OA pain to prevent future decline in physical performance.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».