Increased risk of depression in COPD patients with higher education and income
Notice bibliographique
Résumé
This study examined potential modifying effects of income and education on the relationship between chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and depression. The analysis was based on 44,963 Canadians aged 35 years or more who participated in the Canadian National Population Health Survey in 1996-1997. Logistic regression analysis was used to examine the association between prevalence of depression and COPD according to sex, income adequacy or educational level. We used a bootstrap procedure to take sampling weights and design effects into account. People with COPD had twice the prevalence of depression compared to those without COPD. The association tended to be stronger in well-educated men [adjusted odds ratio (OR) = 3.02, 95% confidence interval (CI) = 1.04, 8.75] and women (OR = 2.60, 95% CI = 1.55, 4.38) than those less educated (men: OR= 1.19, 95% CI = 0.47, 3.05; women: OR = 1.93, 95% CI = 0.96, 3.87). An increased prevalence of depression associated with COPD was also found in women with higher household income (adjusted odds ratio = 4.57, 95% CI = 2.27, 9.19) than those with lower income. However, this pattern was not found in men. In conclusion, COPD patients with higher education are more likely to be depressed. The modifying effect of income may vary by gender. Possible reasons for these findings are explored.
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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 | 0,001 | 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 ».