The relationship between depression and risk of metabolic syndrome: a meta‐analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The link between metabolic syndrome and depression has always been controversial. Different studies that have examined the relationship between metabolic syndrome and depression have reported different results. Therefore, the goal of the present study was to examine the association between depression and MetS by meta-analysis. METHODS: Embase, Scopus, PubMed, and ISI were searched for publications in English from January 1990 to February 2020. Search included cohort and cross-sectional studies aimed at examining the association between depression and MetS. The risk of bias was assessed by Newcastle-Ottawa Scale. Heterogeneity and publication bias were tested, subgroup analysis and meta-regression were conducted. RESULTS: 49 studies with total sample size 399,494 were analyzed. Results indicated the odds of MetS was higher in depressed compared to non-depressed individuals [OR: 1.48; 95 %CI: 1.33-1.64) vs. (OR: 1.38; 95 %CI: 1.17-1.64)]. For cross-sectional studies, depressed patients in Europe (OR = 1.35; 95 %CI: 1.47-1.99) were at higher odds of MetS compared to those in America and Asia. For cohort studies, depressed patients in America (OR = 1.46; 95 %CI: 1.16-1.84) were at higher odds of MetS than those in Europe. Cross-sectional studies indicated women with depression were at higher odds of MetS (OR = 1.95; 95 %CI: 1.38-2.74) compared to men. In both types of studies, the odds of MetS decreased with age. CONCLUSIONS: Metabolic syndrome is more common in depressed compared to non-depressed individuals.
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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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».