Alcohol consumption, depressive symptoms, and the incidence of diabetes‐related complications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heavy alcohol consumption in individuals with type 2 diabetes mellitus (T2DM) is related to increased risks of diabetes-related micro- and macrovascular complications. Depressive symptoms may be relevant to this relationship, because high depressive symptoms are associated with an increased risk of complications. This study investigated whether the interaction between depressive symptoms and alcohol frequency was positively related to the development of neuropathy, retinopathy, nephropathy, and coronary artery disease (CAD), such that those with high depressive symptoms and high alcohol frequency will be at increased risk of complications. METHODS: Data were from five waves of the Evaluation of Diabetes Treatment annual survey including 1413 adults with T2DM in Quebec. Data on alcohol frequency (number of drinking occasions), depressive symptoms, and complications were collected annually. The development of each complication was investigated using multiple logistic regression analysis with generalized estimating equations. RESULTS: After adjusting for sociodemographic, lifestyle, and diabetes-related covariates, the interaction between alcohol frequency and depressive symptoms was positively related to the incidence of neuropathy and CAD, such that those with high depressive symptoms who drank the most frequently had the highest risk of neuropathy (odds ratio [OR] 1.02, 95% confidence interval [CI] 1.00-1.04; P = 0.04) and CAD (OR 1.02, 95% CI 1.00-1.04; P = 0.04). This interaction was not significantly related to retinopathy or nephropathy. CONCLUSION: Individuals with high depressive symptoms and high alcohol frequency may have a particularly high risk of neuropathy and CAD. Future prevention efforts should examine both alcohol frequency and depressive symptoms when evaluating the risk of complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».