History of Depression Increases Risk of Type 2 Diabetes in Younger Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to assess the history of previous depression in people with incident diabetes compared with people without diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a population-based nested case-control study using the administrative databases of Saskatchewan Health to assess the study objective. We identified cases of type 2 diabetes based on diagnostics codes and prescription records for individuals over the age of 20 years. For each case subject, two control subjects were randomly selected from the nondiabetic population during the same index year. History of depression, based on diagnostic codes and antidepressant prescription, was ascertained up to 3 years before index date. Simple and multivariate logistic regression analysis was used to estimate the odds ratio (OR) and 95% CIs, after adjusting for age, sex, and frequency of physician visits. RESULTS: Individuals with newly diagnosed diabetes (1,622 of 33,257; 4.9%) were 30% more likely to have had a previous history of depression compared with people without diabetes (2,279 of 59,420; 3.8%). This increased risk remained after controlling for sex and number of physician visits but was limited to subjects 20-50 years of age (adjusted OR 1.23 [95% CI 1.10-1.37]) and not in those aged > or =51 years (0.92 [0.84-1.00]). CONCLUSIONS: Depression appears to increase the risk of developing diabetes by approximately 23% in younger adults. This provides information regarding the temporality of the relationship between diabetes and depression.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».