Antidepressants Reduced Risk of Mortality in Patients With Diabetes Mellitus: A Population-Based Cohort Study in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The effect of antidepressant (ATD) use on mortality in patients with diabetes mellitus (DM) has not yet been sufficiently studied, although comorbid depression is common in this population. OBJECTIVE: To explore the impact of ATDs on mortality among DM patients. DESIGN: A retrospective cohort study in a national database. SETTING: This population-based study used the National Health Insurance Research Database in Taiwan. Since 2000, we identified 53,412 cases of newly diagnosed patients with DM and depression. Patient cases were followed for assessing mortality until 2013. MAIN OUTCOME MEASURE: The association between mortality and ATD use was explored adjusting for cumulative dosing. RESULTS: Using the time-dependent Cox regression model, ATD use was associated with significantly reduced mortality among patients with DM [in the highest dose group: hazard ratio (HR), 0.65; 95% CI, 0.59 to 0.71]. Further analysis showed that differences in mortality existed across ATD categories: selective serotonin reuptake inhibitors (HR, 0.63; 95% CI, 0.56 to 0.71), serotonin-norepinephrine reuptake inhibitors (HR, 0.58; 95% CI, 0.44 to 0.78), norepinephrine-dopamine reuptake inhibitors (HR, 0.20; 95% CI, 0.07 to 0.63), mirtazapine (HR, 0.60; 95% CI, 0.45 to 0.82), tricyclic/tetracyclic antidepressants (HR, 0.73; 95% CI, 0.54 to 0.97), and trazodone (HR, 0.52; 95% CI, 0.29 to 0.91). However, reversible inhibitor of monoamine oxidase A (RIMA) was found to be associated with an increase, rather than a decrease, in total mortality (HR, 1.48; 95% CI, 1.09 to 1.99). CONCLUSION: Most ATDs, but not RIMA, were associated with significantly reduced mortality among a population with comorbid DM and depression.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».