The association between anxiety and depression symptoms and clinical and pain characteristics in patients with hip and knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to estimate the prevalence of anxiety and depression symptoms and explore the association between these symptoms and clinical and pain characteristics in patients with chronic pain (CP) due to hip and knee osteoarthritis (OA). METHODS: In this cross-sectional study, adult patients with CP and knee and/or hip OA were included. Anxiety and depression symptoms were assessed using the Hospital Anxiety and Depression Scale. Visual analogue scale, Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) and PainDetect Questionnaire assessed pain characteristics and Health Assessment Questionnaire (HAQ) evaluated functional disability. Correlation coefficients were used to explore the associations between anxiety and depression symptoms and clinical and pain characteristics. RESULTS: A total of 61 patients (age 66.2±9.4 years, 67.2% female) were included. Most patients (70.5%) had clinically significant anxiety and/or depression symptoms. Patients with anxiety and/or depression symptoms had higher pain severity (p=0.032) and disability (p=0.014). Depression symptoms had a moderate positive correlation with WOMAC physical function subscale (r=0.520), WOMAC total (r=0.511) and HAQ (r=0.405). CONCLUSIONS: Anxiety and depression symptoms are prevalent in knee or hip OA patients with CP and were associated with higher pain severity and functional disability. These findings support the screening of anxiety and depression symptoms in OA patients, in order to develop more effective multidisciplinary treatments.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».