The association of depression and all-cause and cause-specific mortality: an umbrella review of systematic reviews and meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is a prevalent and disabling mental disorder that frequently co-occurs with a wide range of chronic conditions. Evidence has suggested that depression could be associated with excess all-cause mortality across different settings and populations, although the causality of these associations remains unclear. METHODS: We conducted an umbrella review of systematic reviews and meta-analyses of observational studies. PubMed, PsycINFO, and Embase electronic databases were searched through January 20, 2018. Systematic reviews and meta-analyses that investigated associations of depression and all-cause and cause-specific mortality were selected for the review. The evidence was graded as convincing, highly suggestive, suggestive, or weak based on quantitative criteria that included an assessment of heterogeneity, 95% prediction intervals, small-study effects, and excess significance bias. RESULTS: A total of 26 references providing 2 systematic reviews and data for 17 meta-analytic estimates met inclusion criteria (19 of them on all-cause mortality); data from 246 unique studies (N = 3,825,380) were synthesized. All 17 associations had P < 0.05 per random effects summary effects, but none of them met criteria for convincing evidence. Associations of depression and all-cause mortality in patients after acute myocardial infarction, in individuals with heart failure, in cancer patients as well as in samples from mixed settings met criteria for highly suggestive evidence. However, none of the associations remained supported by highly suggestive evidence in sensitivity analyses that considered studies employing structured diagnostic interviews. In addition, associations of depression and all-cause mortality in cancer and post-acute myocardial infarction samples were supported only by suggestive evidence when studies that tried to adjust for potential confounders were considered. CONCLUSIONS: Even though associations between depression and mortality have nominally significant results in all assessed settings and populations, the evidence becomes weaker when focusing on studies that used structured interviews and those that tried to adjust for potential confounders. A causal effect of depression on all-cause and cause-specific mortality remains unproven, and thus interventions targeting depression are not expected to result in lower mortality rates at least based on current evidence from observational studies.
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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 | 0,044 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».