Depressive episodes, weight change, and incident diabetes in a Canadian community sample
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionDepression has consistently been associated with an increased risk of diabetes in recent meta-analyses. However, depression is a highly heterogeneous construct and people with specific symptoms of depression, such as weight gain and increased sleep, may be at a higher risk of diabetes. Objectives and ApproachThis work will compare incident diabetes in Ontario adults with recent depressive episodes that included symptoms of weight gain, weight loss, or no weight change and in those with no recent depressive episodes. Participants will be drawn from several waves of the Canadian Community Health Survey and the National Population Health Survey. Past 12-month depressive episodes and weight change during most recent or worst episodes was measured using the CIDI/CIDI short form. Time to incident diabetes will be ascertained through linkage with the Ontario Diabetes Database. Cox proportional hazards regression will assess diabetes incidence by depression and weight change characteristics. ResultsThis study will include 106 084 Ontario adults who participated in the Canadian Community Health Survey (2000/2001, 2002, 2003, 2012) and the National Population Health Survey (1996). Follow-up time will range from 4 to 19 years (until March 2017). Study covariates will include demographic and lifestyle factors, comorbidities, and health care use and will be extracted from the surveys above and from administrative health data. The dataset for this study is currently being prepared by the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) and the findings of this analysis will be presented at this conference. Conclusion/ImplicationsThe results of this work will provide insight into who, among those with depression, is at highest risk of new-onset diabetes. These results will be relevant to the development of both personalized and population-level diabetes screening and prevention strategies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».