P2559Prevalence of and the influence of gender and ethnicity on depression in patients attending a cardiac rehabilitation program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression has been shown to adversely affect outcomes in patients with cardiac disease. It remains underrecognized and undertreated. Further, data on the prevalence of depression and the factors influencing it are limited. The Beck Depression Inventory (BDI) has been validated as a tool to screen for underlying depression. Purpose: The purpose of the present study was to elucidate the prevalence of and the factors that influence depression in patients attending cardiac rehabilitation. Methods: Patients attending the cardiac rehabilitation program (CRP) from 2003–2016 were included in the study. All patients had a BDI performed prior to commencement in CRP. All data were collected prospectively and entered into a SPSS database. Results: The BDI for the 5065 pts (mean age: 61.3±0.1 years; Males = 76.2%) was: 0–9 (normal) = 3665 (72.4%); 10–18 (mild depression) = 1007 (19.9%); 19–29 (moderate depression) = 306 (6.0%); 30–63 (severe depression) = 87 (1.7%). The BDI (mean ± SEM) for males (mean age: 60.8±0.1yrs) and females (mean age: 63.4±0.3yrs, p<0.001) were 7.0±0.1 and 8.5±0.2 (p<0.001), respectively. The BDI scores for Caucasians (CA), South Asians (SA), and East Asians (EA) were 7.3±0.1, 8.0±0.3, and 7.0±0.3 respectively (p=0.01 for CA versus SA by one-way ANOVA and least significant difference test). A BDI of 10 or more was observed in 26.8%, 32.0%, and 23.1% of CA, SA, and EA respectively (p=0.01). The mean ages for CA, SA, and EA were 61.6±0.1yrs, 60.5±0.3yrs and 59.8±0.8yrs respectively. The proportion of females in the CA, SA, and EA were 24.0%, 22.5%, and 22.4% respectively (p>0.05).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».