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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».