Trajectories of Depressive Symptoms and Incident Diabetes: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elevated depressive symptoms are associated with an increased risk for diabetes. Depression is a heterogeneous and chronic condition in which symptoms may remit, emerge, lessen, or intensify over time. PURPOSE: The purpose of this study was to determine if trajectories of depressive symptoms measured at five time points over 8 years predicted incident diabetes over an 8-year follow-up in middle-aged and older adults. A secondary aim was to determine if trajectories of depressive symptoms predict incident diabetes, above and beyond depressive symptoms measured at a single time point. METHODS: Data came from the Health and Retirement Study (n = 9,233). Depressive symptoms were measured biennially from 1998 to 2006. Self-reported incident diabetes was measured during an 8-year follow-up. RESULTS: Five trajectories of depressive symptoms were identified (no depressive symptoms, low depressive symptoms, low-moderate depressive symptoms, moderate depressive symptoms, elevated and increasing depressive symptoms). Compared to the no depressive symptoms trajectory group (referent), all other trajectory groups were at higher risk of developing diabetes after adjusting for covariates. In most cases, trajectory group membership was associated with incident diabetes after controlling for depressive symptoms at a single time point. CONCLUSIONS: Patterns of depressive symptoms over time were associated with incident diabetes. Patterns of depressive symptoms may be more predictive of diabetes incidence than depressive symptoms measured at a single time point.
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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) | 0,001 | 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 ».