Depression with inflammation: longitudinal analysis of a proposed depressive subtype in community dwelling older adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: It has been proposed that inflammation may be causally related to depression. If this is the case, it may be possible to distinguish an inflammatory depressive subtype according to illness course, pattern of co-morbidity and symptom profile. METHODS: Eight hundred and eleven community dwelling older adults with depression (8 item Center for Epidemiologic Studies scale ≥ 4) from the English Longitudinal study of Ageing (ELSA) were followed for a median of 47 months. Participants with depression and inflammation (C Reactive Protein > 3 mg/l) were compared to those with depression alone. RESULTS: In a longitudinal analysis, depression with associated inflammation was more likely to persist over time. This association was independent of baseline depression severity and medical co-morbidity (OR 1.47 95% CI 1.03 - 2.10, p = 0.034) but was no longer significant following further adjustment for body mass index (OR 1.37 95% CI 0.94 - 2.01, p = 0.106). Inflammation either partially or completely mediated the association between medical co-morbidity, body mass index and depression at follow-up. Depression with inflammation was associated with more amotivation, less sadness, greater medical co-morbidity and higher body mass index. CONCLUSIONS: Our findings provide some support for an inflammatory contribution to depression. This subgroup has a worse prognosis and may benefit from interventions targeting co-morbidity, body mass index and associated inflammation. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».