Psychological distress over 12 months post-diagnosis in an early inflammatory arthritis cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: People with inflammatory arthritis (IA) experience worsened mental wellbeing alongside disease progression. Using the National Early Inflammatory Arthritis Audit (NEIAA), we assessed trends in psychological distress during the 12 months following IA diagnosis, mapping these against clinical outcomes to identify associations. METHODS: This is a prospective study of people recruited to NEIAA receiving an IA diagnosis and completing the baseline patient survey. Patient-reported outcomes (PROs) at baseline, 3 months and 12 months were collected, including psychological distress [assessed using Patient Health Questionnaire Anxiety and Depression Screener (PHQ4ADS)]. Mixed effects linear regression models estimated associations between predictor variables with psychological distress at baseline and over time. RESULTS: Of 6873 eligible patients, 3451 (50.2%) showed psychological distress at baseline. Of those completing follow-ups, 30.0% and 24.1% were distressed at 3 months and 12 months, respectively. Higher psychological distress at diagnosis was more commonly reported by younger, female and non-White patients. Clinical factors, including higher counts of comorbidities, prior depression and higher disease activity at diagnosis were associated with higher distress. Higher distress at baseline was associated with poorer outcomes over time in quality of life, disability, work performance, disease activity, as well as reduced likelihood of achieving good treatment response by EULAR criteria. CONCLUSION: Half of patients with IA show significant mental health comorbidity at presentation, which associated with worse disease outcomes and quality of life. Screening for anxiety and depression should be a universal standard, and access to effective mood therapies alongside arthritis treatments is essential. Strategies should be culturally valid and consider multi-morbidities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».