Associations of Coffee, Diet Drinks, and Non-Nutritive Sweetener Use with Depression among Populations in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Consumption of coffee and diet drinks and the use of non-nutritive sweeteners is commonplace worldwide. We conducted a cross-sectional analysis to investigate the associations between coffee consumption and non-nutritive sweetener use and depression among populations in Atlantic Canada. During 2009 to 2013, we recruited 18838 participants aged 35-69 years (5854 men and 12984 women) for the baseline survey of the Atlantic Partnership for Tomorrow's Health cohort study. Coffee consumption, sweetener use, and major depression were assessed using a set of standardized questionnaires. We utilized multiple logistic regression models to assess the associations of coffee drinking and non-nutritive sweetener use with major depression. Compared with non-coffee drinkers, female participants who drank coffee ≥4 cups/day had an odds ratio of 1.38 (95% confidence interval, 1.15-1.64) for major depression with adjustment for sociodemographic and behavioral factors, chronic disease status, and body mass index. We found a significant association between depression and consumption of sweeteners and diet drinks, which was more apparent among women than men. We conclude that heavy coffee drinking and non-nutritive sweetener use were associated with depression among populations in Atlantic Canada. Further studies are warranted to investigate the underlying biological mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».