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Enregistrement W2038406287 · doi:10.1191/1479972305cd056oa

Increased risk of depression in COPD patients with higher education and income

2005· article· en· W2038406287 sur OpenAlexafffundabout
Mei‐Hsiang Lin, Yue Chen, Ian McDowell

Notice bibliographique

RevueChronic Respiratory Disease · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCOPDDepression (economics)Odds ratioConfidence intervalLogistic regressionDemographyPopulationInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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