Cardiovascular Disease Risk Factors Among Children and Adolescents With Depression
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To examine CVD risk factors among children and adolescents with Major Depressive Disorder (MDD). Methods: A cross-sectional study of 77 children and adolescents (mean age 14.1 years, 74% female) referred to a pediatric depression program. MDD was assessed using a semi-structured diagnostic interview. Cardiovascular assessments included family cardiovascular disease (CVD) history, cigarette smoking, body mass index (BMI), blood pressure, lipid and glucose concentrations. CVD risk factors among healthy weight and overweight/obese participants were compared. Results: Forty-six percent of participants had a family history of early CVD. On examination, 25% of participants had a BMI in overweight/obese range, and 25% of children had pre-hypertension (14%) or hypertension (11%). Total cholesterol levels were elevated among 28% of participants. Overweight/obese participants had increased non-HDL cholesterol concentrations compared with healthy-weight participants (36 vs. 10%, p = 0.01). There were no significant differences between healthy and overweight/obese groups for other CVD risk factors, including HDL cholesterol concentration, plasma glucose concentration, hypertension, cigarette smoking, and family history of early CVD. More than half (52%) of participants had at least two CVD risk factors. Conclusion: CVD risk factors are prevalent among children and adolescents with MDD. Routine CVD risk factor screening may be warranted among MDD youth, regardless of BMI, and may provide a valuable opportunity for prevention of future CVD.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».