Multimorbidity of overweight and obesity alongside anxiety and depressive disorders in individuals with spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the prevalence of anxiety/depression and overweight/obesity (Aim 1) and the multimorbidity of these conditions (Aim 2) in a sample of adults with and without spinal cord injury (SCI). Aim 3 was to examine whether overweight/obese individuals with SCI differ on the prevalence of anxiety/depressive disorders compared to non-overweight/obese individuals with SCI. DESIGN: Retrospective cohort study. PARTICIPANTS: Individuals ≥16 years old who had patient encounters between January 1, 2011, and February 28, 2018. In total, 761 598 individuals were included, of which 3136 had SCI. MAIN OUTCOME MEASURES: Individuals were identified as diagnosed with SCI, anxiety and/or depressive disorders, and overweight/obesity using the International Classification of Diseases. RESULTS: Age-adjusted odds ratios (ORs) were calculated using logistic regression. In contrast to non-SCI individuals, those with SCI had increased odds of anxiety disorders (OR: 3.58, 95% CI [3.29-3.90]), depressive disorders (OR: 4.33, 95% CI [3.95-4.74]), and overweight/obesity (OR: 3.08, 95% CI [2.80-3.38]). Pertaining to multimorbidity, individuals with SCI had increased odds of having overweight/obesity alongside anxiety disorders (OR: 4.30, 95% CI [3.71-4.98]) and overweight/obesity alongside depressive disorders (OR: 4.69, 95% CI [4.01-5.47]) compared to those without SCI. Individuals with SCI who were diagnosed as overweight/obese had increased odds of having anxiety disorders (OR: 2.54, 95% CI [2.06-3.13]), and depressive disorders (OR: 2.70, 95% CI [2.18-3.36]), relative to non-overweight/obese individuals with SCI. CONCLUSIONS: This work is among the first to find evidence that individuals with SCI are at heightened odds of overweight/obesity alongside anxiety and/or depressive disorders. This early work holds clinical implications for treating these interrelated comorbidities in SCI.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».