The association between anxiety and depression symptoms and chronic pain characteristics in patients with hip and knee osteoarthritis
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo. Este estudo teve como objetivo estimar a prevalência de sintomas de ansiedade e depressão em doentes com dor crónica (DC) devido a osteoartrose (OA) e explorar a associação destes sintomas com as características clínicas da dor. Métodos. Neste estudo transversal, foram incluídos doentes adultos com DC e OA do joelho e/ou anca. Os sintomas de ansiedade e depressão foram avaliados utilizando a Escala de Ansiedade e Depressão Hospitalar. A escala visual analógica, o Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index e o PainDetect Questionnaire foram utilizados para avaliar as características da dor e o Health Assessment Questionnaire para avaliar a qualidade de vida relacionada com a saúde (QVRS). Os coeficientes de correlação foram utilizados para explorar as associações entre os sintomas de ansiedade e depressão e as características da dor e a QVRS. Resultados. Foram incluídos 61 doentes (66.2±9.4 anos, 67.2% do sexo feminino). A maioria (70.5%) dos doentes apresentava sintomas de ansiedade e/ou depressão clinicamente significativos. Os doentes com sintomas de ansiedade e/ou depressão apresentavam maior intensidade da dor e maior incapacidade física. Verificou-se uma correlação positiva fraca com a dor (r=0.358) e a rigidez (r=0.364) e uma correlação positiva moderada com a função física (r=0.520) e a QVRS (r=0.405). Conclusão. Os sintomas de ansiedade e depressão são comuns em doentes com OA e DC e foram associados a uma maior intensidade da dor, maior incapacidade física e menor QVRS. Estes resultados demonstram a importância do rastreio de sintomas de ansiedade e depressão em doentes com OA, de forma a desenvolver tratamentos multidisciplinares mais eficazes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".