Depression as a Risk Factor for Physical Illness and Multimorbidity in a Cohort with No Prior Comorbidity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examines whether depression is associated with the development of physical illness and multimorbidity, after controlling for socioeconomic, behavioral, and other potential confounders. METHODS: This is a retrospective cohort study in which adult respondents to three nationally representative population health surveys were linked to health administrative databases in Ontario, Canada, and followed for 10 years from survey index. Respondents with any of the study outcome conditions at baseline were excluded to create a final cohort of 29,838 participants. The main exposure of interest was depression, measured using the Composite International Diagnostic Interview-Short Form for Major Depression. We controlled for age, body mass index, marital status, immigrant status, annual household income, smoking, alcohol consumption, physical activity, health status, and having a regular doctor. The outcome measure was the development of physical illness over 10 years of follow-up, defined as 1 of 15 common chronic conditions using administrative data. RESULTS: Among the 29,838 participants (15,259 [51%] female), 8% of females and 4% of males had depression at baseline. In this cohort with no comorbidities at baseline, even in the fully adjusted model, depression increased the risk of developing a first physical illness for females (hazard ratio [HR] 1.16; 95% CI, 1.07 to 1.26) and males (HR 1.20; 95% CI, 1.07 to 1.36) and increased the risk of developing a second physical illness for females (HR 1.16; 95% CI, 1.02 to 1.33) over 10 years of follow-up. CONCLUSIONS: For individuals with no prior comorbidities, depression is associated with a greater risk of developing subsequent physical illness and multimorbidity over time. Thus, depression identifies a population of people who may benefit from early identification, additional screening, and intervention. Further study needs to be done to determine whether interventions to manage and support people with depression can prevent or delay the increased risk of multimorbidity.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».