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Enregistrement W4407285542 · doi:10.1093/jcag/gwae059.229

A229 THE ASSOCIATION OF MENTAL HEALTH DISORDERS WITH FATIGUE AND PHYSICAL ACTIVITY IN PERSONS WITH IBD

2025· article· en· W4407285542 sur OpenAlexaffabout
Casandra Dolovich, Sydney Chochinov, Gia Ly, Adebanke Oketola, Samuel Narvey, Sydney Larance, Maitreyi Raman, Sandra C. Webber, Çharles N. Bernstein

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssociation (psychology)Mental healthPsychologyMedicinePhysical activityPsychiatryClinical psychologyPhysical therapyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Fatigue is one of the most common symptoms among persons with inflammatory bowel disease (IBD) that impairs their quality of life. Fatigue acts as one of the greatest barriers of physical activity (PA) participation in adults with chronic disease, while PA is a strong contributor to improving fatigue symptoms. Aims The aim of this study was to assess the relationship between fatigue and PA in patients with IBD. A secondary aim was to assess the impact of mental health and disease activity on both PA and fatigue outcomes. Methods Participants from the University of Manitoba IBD Research Registry (n=2740) were invited to complete a cross-sectional survey to understand how persons with IBD experience PA and exercise. The international Physical Activity questionnaire (IPAQ) was used to define low vs. moderate/high levels of PA. The Modified Fatigue Impact Scale (MFIS) was used to define participants as Fatigued (MFIS ≥38) vs. non-fatigued (MFIS<38). Mental health and disease activity were defined based on Generalized Anxiety Disorders-7 (GAD), Patient Health Questionnaire (PHQ-9) and Inflammatory Bowel Disease Symptom Inventory (IBDSI). Descriptive statistics, bivariate and logistic regression analysis were used to assess the relationships defined in the aims. Results Among 1257 (46%) who completed the survey, there was 1075 (86%) and 1119 (89%) completed data for fatigue and PA, respectively. 93/706 (13%) of persons participated in low PA and were fatigued. Older patients were both less fatigued & less active than younger patients (median IQR: 62 (53-70) vs 60 (50-68), p=0.045). Nonactive to low physically active and high fatigued patients were more likely to have an education of high school degree or less (39% vs 25%, p<0.01), an income less than $50,000 (32% vs 14%, p<0.0001), not in a relationship (27% vs 17%, p<0.01), have an ostomy bag (14% vs 7%, p=0.02), and ever smoked (19% vs 6%, p<0.0001) compared to moderate/high physically active non-fatigued patients. The odds of low PA and high fatigue were greater for persons with anxiety [aOR 95%CI; 3.0 (1.2-7.2)], depression [23.5 (10.8-53.6)], and active disease [3.97 (1.9-8.3)]. Conclusions Patients with IBD are more likely to be participating in low levels of PA & be fatigued when they have a lower education & income, not in a relationship, have an ostomy bag and are a current or previous smoker. The odds of low PA and fatigue are up to 23 times greater for persons with a mental health disorder. New insights on PA and fatigue provide an impetus for PA intervention as it may help alleviate fatigue symptoms and enhance quality of life among persons with IBD. Funding Agencies CAGn/a

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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