Depressive symptoms predict non‐completion of a structured exercise intervention for people with Type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To quantify the impact of depressive symptoms on completion of exercise-based rehabilitation for Type 2 diabetes management. METHODS: Depressive symptoms were assessed using the Center for Epidemiological Studies Depression scale in a prospective cohort of consecutive patients with Type 2 diabetes entering a 6-month hybrid (home- and clinic-based) exercise rehabilitation programme. Attendance at exercise sessions was monitored and programme completion/non-completion was ascertained. RESULTS: Of the programme participants (n=624, mean age 55.6±10.5 years, 47% male), 26.8% endorsed significant depressive symptoms (depression score ≥16) and 68.1% completed the intervention, attending 54.6±30.0% of supervised exercise sessions. Baseline depressive symptoms (depression scale score ≥16) increased the risk of non-completion [hazard ratio 1.49 (95% CI 1.10-2.03); P = 0.010], and predicted fewer sessions attended (β=-2.1, P= 0.002) in adjusted models. A depression score threshold of ≥10 (48.4% of participants) predicted non-completion [hazard ratio 1.60 (95% CI 1.19-2.17); P= 0.002) with optimum accuracy. Non-completions resulting from lack of interest (18.9 vs. 11.0%; P= 0.026) and medical complications (14.6 vs. 6.6%; P= 0.006) were more common among participants with depression scores ≥10. Greater hazard ratios for depression scores ≥10 were observed in subgroups not currently using insulin [hazard ratio 1.70 (95% CI 1.24-2.33); P= 0.001), or an antidepressant [hazard ratio 1.83 (95% CI 1.32-2.54); P<0.001]. CONCLUSIONS: Depressive symptoms were highly prevalent among participants with Type 2 diabetes entering exercise-based rehabilitation, and even mild depressive symptoms posed a significant barrier to completion. Depression screening may help target additional supports to facilitate completion of exercise interventions for people with Type 2 diabetes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».