The Longitudinal Association From Obesity to Depression: Results From the 12‐year National Population Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
Prior observational studies have investigated the association between obesity and depression but evidence remains weak and mixed. There has been a call for high-quality longitudinal studies to elucidate the etiologic relationship from obesity to depression. The main objective of this study was therefore to investigate whether obesity was a risk factor for depression in a nationally representative sample followed for 12 years. Seven waves of data collection (1994-1995 to 2006-2007) were obtained from the National Population Health Survey (NPHS). Our analyses included 10,545 adults without depression at baseline. Past-year major depression episode (MDE) was assessed from the Composite International Diagnostic Interview-Short Form for Major Depression (CIDI-SFMD). Obesity was estimated using baseline BMI from self-reported weight and height (obesity: BMI > or =30 kg/m(2)). Kaplan-Meier survival curves were generated and Cox proportional hazard regression modeling was used to estimate the risk of MDE by obesity status, controlling for sociodemographic and health and lifestyle variables. We found that obesity at baseline did not significantly predict subsequent MDE in women (adjusted hazard ratio (AHR): 1.03, 95% confidence interval (CI) 0.84-1.26) and negatively predicted MDE in men (HR: 0.71, CI 0.51-0.98), after adjusting for important confounders. In summary, our findings suggest that obesity is a significant (negative) predictor of depression in adult men but not in women. These results moderate prior evidence supporting a positive link from obesity to depression.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».