Depressive symptoms, prediabetes, and incident diabetes in older English adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the risk of diabetes in older adults with elevated depressive symptoms, prediabetes, or both. METHOD: This study included 4129 participants from the English Longitudinal Study of Ageing. Participants were followed from Wave 2 (2004-2005) to Wave 6 (2012-2013). The 8-item Centre for Epidemiologic Studies Depression (CESD) scale was used to measure depressive symptoms in the past week, which were categorized as no/low, mild, or high. Normal glucose levels and prediabetes were defined using baseline haemoglobin A1c measurements. Incident diagnosed diabetes was reported by participants. Cox regression estimated hazard ratios of incident diabetes associated with depressive symptoms and prediabetes. RESULTS: A total of 157 participants were diagnosed with diabetes over a mean of 6.7 years. Relative to participants with normal glucose levels and no/low depressive symptoms at baseline, the adjusted hazard ratios were 0.85 (95% CI 0.40-1.82) and 1.62 (95% CI 0.84-3.15) for those with normal glucose levels and mild depressive symptoms and normal glucose levels and high depressive symptoms. The adjusted hazard ratios for participants with prediabetes and no/low depressive symptoms, mild depressive symptoms, and high depressive symptoms were 4.84 (95% CI 3.08-7.60), 7.17 (95% CI 4.00-12.88), and 7.77 (95% CI 4.33-13.93), respectively. CONCLUSIONS: Older adults with elevated depressive symptoms and prediabetes have an increased risk of diabetes compared to those with only one of these risk factors. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».