Anxiety and depression among outpatients with type 2 diabetes: A multi-centre study of prevalence and associated factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anxiety and depression contribute to poor disease outcomes among individuals with diabetes. This study aimed to assess the prevalence of anxiety and depression and to identify their associated factors including metabolic components among people with type 2 diabetes. METHODS: We conducted a cross-sectional, multi-center study in four out-patient clinics in Karachi, Pakistan. In all, 889 adults with type-2 diabetes were included in this study. Anxiety and depression were measured by using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Multivariable analysis using multiple logistic regression was carried out to evaluate the combined effect of various factors associated with anxiety and depression, while adjusting for confounding variables. RESULTS: Overall, 57.9% (95% CI = 54.7%, 61.2%) and 43.5% (95% CI = 40.3%, 46.8%) study participants had anxiety and depression respectively. Factors found to be independently associated with anxiety were physical inactivity, having hypertension and ischemic heart disease. For depression, being female, of older age, having hypertension and ischemic heart disease were significantly associated. Metabolic components found to be independently associated with both anxiety and depression were systolic blood pressure, fasting blood glucose and fasting blood triglycerides. Body mass index was independently associated with depression but not with anxiety. CONCLUSION: This study identified that a large proportion of adults with diabetes had anxiety and/or depression, and identified factors associated with these entities. These results alert clinicians to identify and treat anxiety and depression as common components of diabetes care. Additional studies are needed to establish the directional nature of this relationship and to test interventions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».