Association between depression and the risk for fracture: a meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have suggested that depression is associated with an increased risk for fracture; however, the results are conflicting. This study aimed to conduct a meta-analysis of cohort studies assessing the association between depression and the risk for fracture. METHODS: Relevant studies were identified by a search of Web of Science, PubMed, Embase, China National Knowledge Infrastructure and WanFang database to Feb 2018. Cohort studies on the relationship between depression and the risk for fracture in the general population were included in the meta-analysis. Data collection was in accordance with the Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology (MOOSE) guidelines, and the quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. Two independent investigators screened the abstracts and full texts of the studies, extracted data, and assessed the quality of the study. Either a fixed-effect or random-effects model was used to compute the pooled risk estimates when appropriate. RESULTS: In total, 16 cohort studies with 25 independent reports that included 414,686 participants during a follow-up duration of 3-14 years were included in the analysis. The pooled hazard ratio (HR) for total fracture was 1.24 (95% confidence interval [CI]: 1.14-1.35; P < 0.001 for heterogeneity; random-effects model). In the subgroup analyses conducted in terms of study region, the pooled HR for the studies conducted in Europe was higher (HR: 1.76; 95% CI: 1.44-2.17; P = 0.792 for heterogeneity) than that in America and Asia, with a significant difference between the groups (P = 0.036). CONCLUSION: The results of our meta-analysis suggest that depression is prospectively associated with a significantly increased risk for fracture, which may have substantial implications, both clinical and preventive.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».