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Enregistrement W2952374473 · doi:10.1111/dme.14054

Longitudinal associations between depression and diabetes complications: a systematic review and meta‐analysis

2019· review· en· W2952374473 sur OpenAlexaboutno aff
Arie Nouwen, Marcel C. Adriaanse, Karen van Dam, Marjolein M. Iversen, Wolfgang Viechtbauer, Mark Peyrot, Isabela Caramlau, Andrzej Kokoszka, Karin Kanc, Mary de Groot, Giesje Nefs, Frans Pouwer

Notice bibliographique

RevueDiabetic Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésMedicineMeta-analysisDepression (economics)Diabetes mellitusInternal medicinePsycINFOType 2 diabetesSystematic reviewRelative riskMEDLINEConfidence intervalEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To conduct a systematic review and meta-analysis of longitudinal studies assessing the bi-directional association between depression and diabetes macrovascular and microvascular complications. Embase, Medline and PsycINFO databases were searched from inception through 27 November 2017. A total of 4592 abstracts were screened for eligibility. Meta-analyses used multilevel random/mixed-effects models. Quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. Twenty-two studies were included in the systematic review. Sixteen studies examined the relationship between baseline depression and incident diabetes complications, of which nine studies involving over one million participants were suitable for meta-analysis. Depression was associated with an increased risk of incident macrovascular (HR = 1.38; 95% CI: 1.30-1.47) and microvascular disease (HR = 1.33; 95% CI: 1.25-1.41). Six studies examined the association between baseline diabetes complications and subsequent depression, of which two studies involving over 230 000 participants were suitable for meta-analysis. The results showed that diabetes complications increased the risk of incident depressive disorder (HR = 1.14; 95% CI: 1.07-1.21). The quality analysis showed increased risk of bias notably in the representativeness of selected cohorts and ascertainment of exposure and outcome. Depression in people with diabetes is associated with an increased risk of incident macrovascular and microvascular complications. The relationship between depression and diabetes complications appears bi-directional. However, the risk of developing diabetes complications in depressed people is higher than the risk of developing depression in people with diabetes complications. The underlying mechanisms warrant further research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,034
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations298
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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