Depression and mortality in a longitudinal study: 1952–2011
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many studies have shown that depression increases mortality risk. We aimed to investigate the duration of time over which depression is associated with increased risk of mortality, secular trends in the association between depression and mortality, and sex differences in the association between depression and mortality. METHODS: = 1402) (the Stirling County Study). Depression was measured using a diagnostic algorithm based on the presence of depressed mood and associated symptoms, duration of more than 1 month, and substantial impairment. Vital status of participants through 2011 was determined using probabilistic linkages to the Canadian Mortality Database. RESULTS: Depression was associated with a heightened risk of mortality among men during the 3 time periods of the study, with hazard ratios (HRs) of 2.90 (95% confidence interval [CI] 1.69-4.98) between 1952 and 1967, 1.97 (CI 1.34-2.89) between 1968 and 1990, and 1.52 (CI 1.09-2.13) between 1991 and 2011. Elevated risk of mortality was noted among women only between 1990 and 2011 (HR = 1.51; CI = 1.11-2.05). INTERPRETATION: The association between depression and mortality persists over long periods of time and has emerged among women in recent decades, despite contemporaneous improvements in the treatment of depression and reduction of stigma associated with depression. Further research is needed to better understand the mechanisms involved.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».