Diet Quality and Health Service Utilization for Depression: A Prospective Investigation of Adults in Alberta’s Tomorrow Project
Notice bibliographique
Résumé
Depression is a leading cause of disability and economic burden worldwide. Primary prevention strategies are urgently needed. We examined the association of diet quality with depression in a large provincial cohort of adults. A past year food frequency questionnaire was completed by Alberta’s Tomorrow Project (ATP) participants enrolled between 2000–2008 (n = 25,016; average age 50.4 years) and used to calculate Healthy Eating Index-Canada (HEI-C) 2015 scores. The number of physician visits for depression 2000–2015 was obtained via linkage with administrative health records. Negative binomial regression models assessed the relationship between HEI-C 2015 scores and physician visits for depression, adjusting for confounders. Every 10-unit increase in HEI-C 2015 scores was associated with 4.7% fewer physician visits for depression (rate ratio (RR): 0.95; 95% Confidence Interval (CI): 0.92–0.98). This relationship persisted when participants with physician visits for mental illness prior to cohort enrollment were excluded. Higher quality diets were associated with a lower number of physician visits for depression. Results highlight diet may be an important prevention strategy for reducing the burden of health service utilization for 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».