The relationship between common mental disorders and incident diabetes among participants in the Kerala Diabetes Prevention Program (K-DPP)
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to describe the prevalence of depression and anxiety among a population sample of people at high risk for type 2 diabetes in Kerala, India, and examine the relationship between depressive symptoms, anxiety, and incident Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) over a two-year period. We used data from the Kerala Diabetes Prevention Program, a cluster-randomized controlled trial for diabetes prevention among 1007 high-risk individuals. The prevalence of depression and anxiety were estimated using the 9-item Patient Health Questionnaire and the Generalized Anxiety Disorder 7-item scale, respectively. We calculated proportions for depression and anxiety and performed generalized estimating equations (GEE) to examine the relationship between baseline mental health status and incident T2DM. The prevalence of depression and anxiety at baseline were 7.5% and 5.5%, respectively. Compared with those reporting none/low symptoms, the odds ratio for incident diabetes was 1.07 (95% CI 0.54-2.12) for participants with moderate to severe depression and 0.73 (95% CI 0.23-2.28) for participants with moderate to severe anxiety, after adjusting for potential confounders. Our findings suggest that the prevalence of depression and anxiety were higher than those previously reported in the general population in India. However, among this sample of community-based adults at high risk of developing T2DM, the presence of moderate to severe depression and/or anxiety symptoms was not significantly associated with the risk of developing T2DM. Trial registration: Australia and New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12611000262909. Registered 10 March 2011.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».