Depression-related weight change and incident diabetes in a community sample
Notice bibliographique
Résumé
This cohort study aimed to compare the incidence of type 2 diabetes in adults with depression-related weight gain, depression-related weight loss, depression with no weight change, and no depression. The study sample included 59,315 community-dwelling adults in Ontario, Canada. Depression-related weight change in the past 12 months was measured using the Composite International Diagnostic Interview-Short Form. Participants were followed for up to 20 years using administrative health data. Cox proportional hazards models compared the incidence of type 2 diabetes in adults with depression-related weight change and in adults with no depression. Adults with depression-related weight gain had an increased risk of type 2 diabetes compared to adults no depression (HR 1.70, 95% CI 1.32-2.20), adults with depression-related weight loss (HR 1.62, 95% CI 1.09-2.42), and adults with depression with no weight change (HR 1.39, 95% CI 1.03-1.86). Adults with depression with no weight change also had an increased risk of type 2 diabetes compared to those with no depression (HR 1.23, 95% CI 1.04-1.45). Associations were stronger among women and persisted after adjusting for attained overweight and obesity. Identifying symptoms of weight change in depression may aid in identifying adults at higher risk of type 2 diabetes and in developing tailored prevention strategies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».