Influence of depression on genetic predisposition to type 2 diabetes in a multiethnic longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the association between depression status and prevalent and incident type 2 diabetes (T2D) as well as the interaction between depression and a genetic risk score (GS) based on 20 T2D single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in a multi-ethnic longitudinal study. We studied 17,375 participants at risk for dysglycemia. All participants had genotypic and phenotypic data collected at baseline and 9,930 participants were followed-up for a median of 3.3 years. Normal glucose tolerance (NGT), impaired fasting glucose (IFG)/impaired glucose tolerance (IGT) and T2D statuses were determined using an oral glucose tolerance test and the 2003 American Diabetes Association criteria. Depression was diagnosed at baseline using Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition (DSM IV). Multivariate logistic regression models were adjusted for age, sex, ethnicity and body-mass index and an interaction term GS X depression was added to the model. After appropriate Bonferroni correction, no significant association between depression and T2D-related traits (IFG/IGT, T2D and dysglycemia), and no significant interaction between the GS and depression status was observed at baseline or follow-up. Our longitudinal data do not support an association between depression and abnormal glycemic status. Moreover, depression does not modify the effect of T2D predisposing gene variants.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».