Predictors of depression trajectories during the COVID-19 pandemic in adults with rheumatoid arthritis: results from the Canadian Early Arthritis Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Growing evidence points to mental health impacts of coronavirus disease 2019 (COVID-19). We explored trajectories of depressive symptoms in the year pre- and 2 years post-pandemic onset in adults with RA. Methods: Data are from the Canadian Early Arthritis Cohort (CATCH), a prospective, multicentre, early RA cohort of Canadian adults treated by rheumatologists. Pre-pandemic, participants completed patient-reported outcome measures and rheumatology exams in person. After March 2020, patient-reported outcomes were collected at in-person and virtual visits. We used group-based trajectory modelling to explore longitudinal patterns of depressive symptoms prior to and throughout the COVID-19 pandemic and multinomial regression to identify factors associated with depression trajectory group. Results: A total of 989 participants had a mean age of 60 years (s.d. 14), RA for 6 years (s.d. 4) and were mostly white (84%) and female (73%) with some college education (60%). Most (77%) were in Clinical Disease Activity Index remission/low disease activity prior to the pandemic. We identified four trajectories: resilient (no symptoms throughout: 60%), worsening (none-mild: 22%), improving (mild-minimal: 8%) and persistent (moderate-severe throughout: 9%). Age, sex, race, education, pain, physical and social functioning, fibromyalgia and history of anxiety/depression were associated with different trajectories. Conclusion: Although 60% had a consistent affect during the first 2 years of the pandemic, mood worsened in greater than one in five, suggesting a cumulative impact over time. Biological, psychological and social factors and worse pre-pandemic symptoms and function were associated with a greater risk of depression during the pandemic. Identifying at-risk groups impacted by major stressors like the pandemic may offer new opportunities to personalize treatment, allocate resources, reduce disease flares and improve outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».