Higher Incidence of Psychiatrist-Diagnosed Depression in Taiwanese Female School-Age Children and Adolescents with Type 1 Diabetes: A Nationwide, Population-Based, Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to investigate the risk of clinical depression associated with type 1 diabetes in female Taiwanese children and adolescents. METHODS: Using Taiwan's National Health Insurance Research Database, we identified 1373 female children and adolescents, aged 5-18 years, with type 1 diabetes diagnosed between 2000 and 2007. A comparison cohort was assembled, which consisted of 20 patients without type 1 diabetes, based on frequency matching for age interval and index year for each patient with type 1 diabetes. Both groups were followed until a psychiatrist diagnosed depression or the end of the follow-up period, up to a maximum period of 5 years from the index date. A Poisson regression model was used to calculate incidence rate ratios (IRRs) for depression between the type 1 diabetes cohort and the comparison cohort. RESULTS: The incidence rate of depression in the type 1 diabetes cohort was 228.4 per 100,000 person-years and that in the comparison cohort was 73.9 per 100,000 person-years. The type 1 diabetes cohort showed a significantly higher incidence of depression compared with the comparison cohort (IRR of 3.09, p < 0.001). CONCLUSION: Findings from this nationwide, population-based, retrospective cohort study showed that the incidence of psychiatrist-diagnosed depression was significantly higher in female Taiwanese school-age children and adolescents with type 1 diabetes compared with those without the disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».