Obesity Comorbidity in Unipolar Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While a significant body of research has demonstrated high comorbidity rates between depression and obesity, the vast majority of this work has considered depression as a unitary diagnosis. Given that increased appetite and weight gain are highly characteristic of the "atypical" subtype of depression, while classic depression is characterized by decreased appetite and weight loss, it would be important to examine whether increased obesity risk is consistent across the major vegetative subtypes of depression or is limited to the atypical subtype. METHOD: Using data from the 2001-2002 National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC), we identified 5,092 US adults with past or current major depression based on DSM-IV-TR criteria and 1,500 gender-matched controls. Each depressed subject was designated as having classic, atypical, or undifferentiated depression based on core vegetative symptoms. Logistic regression models examined rates of current obesity (defined as a current body mass index [kg/m2] > 30) across the 3 depressive subgroups and nondepressed controls, adjusting for demographic differences. To limit the possible effect of current depressive symptoms on observed obesity rates, secondary analyses were completed in individuals with past depression only. RESULTS: Subjects with atypical depression had markedly elevated obesity rates compared to population controls and to other depressed subjects, with corresponding pairwise odds ratios consistently greater than 2.0 (P < .001). In contrast, obesity rates were not significantly different in subjects with classic depression and nondepressed controls. These results were manifest in individuals with either current or past depression and were independent of gender and age. CONCLUSIONS: While many individuals with classic depression will present with obesity due to the high prevalence of both disorders, only atypical depression is associated with an elevated risk of obesity relative to the population at large. Refining the target phenotype(s) for future work on depression and obesity might improve our understanding, prevention, and treatment of this complex clinical problem.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 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 | 0,001 |
| 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 ».