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Enregistrement W2085641279 · doi:10.12688/f1000research.5995.1

Association between obesity and depression in patients with diabetes mellitus type 2; a study protocol

2015· preprint· en· W2085641279 sur OpenAlexaboutno aff
Eduardo De la Cruz-Cano, Carlos Alfonso Tovilla‐Zárate, Emilio Reyes-Ramos, Thelma Beatriz González‐Castro, Isela Juarez-Castro, María Lilia López‐Narváez, Ana Fresán

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusObesityMedicineDepression (economics)Body mass indexIncidence (geometry)PsychiatryInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes mellitus and depression are highly prevalent conditions throughout the world and have significant impact on health outcomes. It has been estimated that diabetes mellitus type 2 affects about 246 million people in the world; nevertheless, incidence varies among countries. There is evidence that depression is associated with a poor metabolic control in patients with type 2 diabetes mellitus that present other health problems (such as hypertension and obesity). The aim of this study protocol is to determine if obesity increases the risk for depression in patient with diabetes type 2. METHODS: The analysis will be reported following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA).The studies suitable for inclusion will be assessed by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) to determine their methodological quality. To identify the studies of interest, we will search on PubMed and EBSCO databases. We will use the following keyword combinations: "Diabetes Mellitus type 2 AND obesity AND depression", "depression AND Diabetes Mellitus type 2", "Diabetes Mellitus type 2 AND body mass index cross sectional study", "depression AND obesity cross-sectional study". Causes for exclusion will be publications that studied patients diagnosed with diabetes mellitus type 1; articles that focused on the treatment and complications of diabetes mellitus type 2; publications that have studied other clinical or psychiatric conditions (for instance, seizure disorder or history of schizophrenia, bipolar disorder, psychotic symptoms or dementia). CONCLUSION: The results of this study will form the basis for a better understanding of the association between obesity and depression in patients with diabetes mellitus type 2, and will allow development of prediction tools and better interventions. It is evident that several modifiable and non-modifiable risk factors play an important role in the pathogenesis of diabetes among population. Currently, evidence for the deleterious effects of diabetes mellitus type 2 are based on cross-sectional or other observational designs. Therefore, this study will have important implications for future research and public health guidance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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