Association Between Bone Mineral Density and Depressive Symptoms in a Population-Based Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This analysis was conducted to determine the relationship between bone mineral density (BMD) and depressive symptoms in a population-based cohort. METHODS: Data were extracted from the second phase of the Dallas Heart Study (DHS-2), a large, multiethnic population sample in Dallas County, Texas, from September 1, 2007, to December 31, 2009. Depressive symptom severity was measured with the 16-item Quick Inventory of Depressive Symptomatology-Self Report (QIDS-SR₁₆), which is derived from DSM-IV major depressive disorder criteria. BMD was measured using dual-energy x-ray absorptiometry. Multiple linear regressions examined the relationship between QIDS-SR₁₆ score and BMD controlling for age, body mass index, sex, ethnicity, smoking status, alcohol use status, serum 25-hydroxyvitamin D concentration, antidepressant use, and physical activity as measured by total vigorous and moderate metabolic equivalents. Subgroup analyses explored differences related to age. RESULTS: QIDS-SR₁₆ score was not a significant predictor of either lumbar spine or total hip T-score (β = -0.01, P = .61 and β = -0.02, P = .39) in the overall population (n = 2,285). There was a significant negative interaction term between age and QIDS-SR₁₆ group (β = -0.01, P = .01). In participants aged 60 years or older (n = 465), QIDS-SR₁₆ score was a significant predictor of BMD at the lumbar spine and total hip (β = -0.14, P = .003 and β = -0.12, P = .006, respectively). CONCLUSIONS: QIDS-SR₁₆ score did not significantly predict BMD in the overall DHS-2 sample. There was, however, a significant association observed in participants aged ≥ 60 years. Results suggest that diagnosis and treatment of depressive symptoms may be of clinical importance in older individuals, a subgroup at high risk for osteoporosis and fractures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».