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Enregistrement W2511422693 · doi:10.1186/s12888-016-1023-2

Quantifying the effect of body mass index, age, and depression severity on 24-h activity patterns in persons with a lifetime history of affective disorders

2016· article· en· W2511422693 sur OpenAlexfundno aff
Nahid Banihashemi, Rébecca Robillard, Jean Yang, Joanne S. Carpenter, Daniel F. Hermens, Sharon L. Naismith, Zoë Terpening, Django White, Elizabeth Scott, Ian B. Hickie

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésDepression (economics)Body mass indexActigraphyCircadian rhythmEveningPsychologyMedicineRating scaleInternal medicineLogistic regressionClinical psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with affective disorders of different ages have been found to present weight changes and different circadian activity patterns. This study assessed the effects of age, Body Mass Index (BMI) and depression severity on the activity-rest cycle in persons with affective disorders using a novel multifactorial 24-h analysis method. METHODS: Two hundred and thirty-six participants aged between 14 and 85 years underwent 5 to 22 days of actigraphy monitoring (mean duration = 14 days). BMI was also recorded and symptom severity was assessed with the Hamilton Depression Rating Scale (HDRS). Participants were divided into two groups: healthy controls (n = 68) and participants with a lifetime diagnosis of affective disorders (n = 168). First, the multiple regression method was employed to formulate the circadian activity pattern in term of the factors age, BMI and HDRS. For each group, the functional linear analysis method was applied to assess the relative effects of the factors. Finally, Wald-tests were used to assess the contribution of each factor on the circadian activity pattern. RESULTS: In the affective disorders group, higher BMI was associated with higher activity levels from 3 am until 5.30 am and with lower activity levels from 10 am until 10.30 pm. Older age was associated with less activity across the day, evening, and night - from 11 am until 5.30 am. Higher HDRS scores were associated with higher activity around 1:30 am. In healthy controls, the effects of BMI and age on activity patterns were less pronounced and affected a narrower portion of the 24-h period. CONCLUSION: These findings suggest that older age and higher BMI are linked to lower daytime activity levels. Higher BMI and worse symptom severity were also associated with nocturnal activity patterns suggestive of sleep disturbances. The influence of age and BMI on 24-h activity profiles appear to be especially pronounced in people with affective disorders.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,440

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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