Impact of major depression and antidepressant use on alcoholic and non‐alcoholic fatty liver disease: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The effect of major depression and antidepressant use on patient survival in chronic liver disease is unknown. We evaluated the impact of major depressive disorder (MDD) and antidepressants on survival among patients with alcoholic liver disease (ALD) and non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). METHODS: The Health Improvement Network database, the largest medical database in the United Kingdom, was used to identify incident ALD (n = 4148) and NAFLD (n = 19 053) in patients between 1986 and 2017. Our primary outcome was development of decompensated cirrhosis or death. MDD and each class of antidepressants were assessed in multivariate Cox proportional hazards models as time-varying covariates. Models were adjusted for age, sex, socio-economic status and comorbidities. RESULTS: MDD rate was higher among patients with ALD (22.8%) compared to those with NAFLD (16.1%), P < .01. Antidepressant usage was common in patients with ALD (47.4%) and NAFLD (40.8%). After adjusting for covariates, MDD (adjusted hazard ratio [AHR]: 0.80, 95% CI: 0.63-1.02 for NAFLD; and AHR 1.01, 0.88-1.15 for ALD) was not associated with improved decompensated cirrhosis-free survival. The antidepressant mirtazapine was associated with worse decompensated cirrhosis-free survival among NAFLD (AHR 2.16, 95% CI: 1.32-3.52) and ALD (AHR 1.53, 1.09-2.15) cohorts. Similarly, mirtazapine was associated with mortality in both cohorts. CONCLUSIONS: MDD was not associated with worse outcomes for ALD or NAFLD. Mirtazapine was associated with an increased risk of decompensated cirrhosis or death, which was not observed with other antidepressants. Prospective studies are warranted to confirm these findings.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».