P02-303 - Anxio-Depressifs Troubles and Diabetes Type 2
Notice bibliographique
Résumé
The objective of our study is to estimate the prevalence of depression, anxiety and alexithymia, of patients presenting a diabetes type 2 and their echo on the disease. Method Our study, descriptive and forward-looking, was led with diabetics type 2, consulting in the service of endocrinology of HEDI CHAKER Hospital of Sfax. The collection of the information was realized with the help of: - A data sheet containing socio-demographic data and clinical data concerning the diabetes. - Hospital-Anxiety and Depression Scale (HADS). - Toronto Alexithymia Scale of 20 items. Results Our sample consisted of 96 diabetics: 67 women and 29 men. The average age was of 56.23 years (ET=10, 85) The prevalence of depression was 32.3%, that of anxiety was 56. 3%. The alexithymia was estimated at 46.9%. The depression was correlated to the presence of cardiac co-morbidity (p=0,012). High prevalence of depression was found in diabetic's suffering from neurological (0.002) and renal (p=0.007) complications. The depression was the source of a less regular follow-up. The association depression-alexithymia was correlated at a less good balance of the diabetes (p=0.038). The anxiety does not seem to interfere with the clinical characteristics of the type 2 diabetes. Discussion and conclusion Diabetics suffering from depression have more co-morbidity and complications. This risk was increased by the association of alexithymia. So, a screening of the psychiatric symptoms is necessary to improve the quality of life and the evolution of the disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,010 | 0,001 |
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 ».