Differential association of insulin resistance with cognitive and somatic symptoms of depression
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the associations of depressive symptoms with insulin resistance, evaluating somatic and cognitive depressive symptoms separately. METHODS: A total of 328 individuals (mean age 60 years) referred for exercise stress testing, taking part in the Mechanisms and Outcomes of Silent Myocardial Ischemia study, completed the Beck Depression Inventory II. A fasting venous blood sample was collected for assessments of insulin and glucose level; the HOMA-IR (homeostatic model assessment of insulin resistance) was calculated. In principal component analysis, Beck Depression Inventory II items were forced to load onto two components (somatic and cognitive depressive symptoms). Adjusting for age, sex, BMI, medication use, smoking, physical activity, diabetes and cardiovascular disease, general linear model analyses were conducted to examine the associations between the components and log HOMA-IR . RESULTS: Principal component analysis showed that nine items loaded onto a cognitive depressive symptoms component and 10 items loaded onto a somatic depressive symptoms component. When examined separately, both components were significantly associated with log HOMA-IR however, when including both components simultaneously in the model, only somatic depressive symptoms remained significantly associated with log HOMA-IR. Back-transformed, a one-unit change in somatic depressive symptoms was associated with a 1.07 (95% CI 1.002, 1.14) change in HOMA-IR and a one-unit change in cognitive depressive symptoms was associated with a 1.03 (95% CI 0.97, 1.14) change in HOMA-IR. CONCLUSION: Somatic depressive symptoms seem to be more strongly associated with insulin resistance than do cognitive depressive symptoms. Monitoring somatic depressive symptoms may be more appropriate than monitoring cognitive depressive symptoms among depressed individuals with high insulin resistance.
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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 | 0,001 |
| 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 ».