Mortality Associated with Major Depression in a Canadian Community Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Prior studies have reported that major depressive episodes (MDEs) are associated with elevated mortality. However, the association has not always persisted after adjustment for other mortality risk factors. In our study, we examine this issue using data from a longitudinal Canadian study (the National Population Health Survey [NPHS]). The NPHS included a more comprehensive set of mortality determinants than prior studies, allowing a more comprehensive assessment of the effect of MDEs on mortality. METHODS: The NPHS began data collection in 1994 and follow-up data were available to 2006 at the time of this analysis. The NPHS assessed depression using a short-form version of the Composite International Diagnostic Interview. Mortality was assessed as part of the cohort's follow-up, including linkage to vital statistics data. RESULTS: During follow-up, 2019 deaths occurred in the eligible part of the NPHS cohort. Consistent with prior studies, MDEs were strongly predictive of mortality when basic adjustments were made for age and sex (hazard ratio [HR] 2.0, 95% CI 1.4 to 2.9). The association disappeared with adjustment for other variables that predict mortality risk (HR 1.1, 95% CI 0.7 to 1.7). CONCLUSIONS: MDE is a strong predictor of mortality in the general population. This analysis failed to identify an independent effect of MDE when adjustments were made for other risk factors. However, the lack of a strong independent effect on mortality does not preclude an etiologic impact of MDE. MDE itself is intertwined with health-related changes that predict mortality and its impact may be mediated by these variables.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».