Trait Anger, Hostility, and the Risk of Type 2 Diabetes and Diabetes-Related Complications: A Systematic Review of Longitudinal Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research suggests associations between trait anger, hostility, and type 2 diabetes and diabetes-related complications, though evidence from longitudinal studies has not yet been synthesized. OBJECTIVE: The present systematic review examined findings from longitudinal research on trait anger or hostility and the risk of incident type 2 diabetes or diabetes-related complications. The review protocol was pre-registered in PROSPERO (CRD42020216356). METHODS: Electronic databases (MEDLINE, PsychINFO, Web of Science, and CINAHL) were searched for articles and abstracts published up to December 15, 2020. Peer-reviewed longitudinal studies with adult samples, with effect estimates reported for trait anger/hostility and incident diabetes or diabetes-related complications, were included. Title and abstract screening, full-text screening, data extraction, and quality assessment using the Newcastle-Ottawa Scale were conducted by two independent reviewers. A narrative synthesis of the extracted data was conducted according to the Synthesis Without Meta-Analysis guidelines. RESULTS: Five studies (N = 155,146 participants) met the inclusion criteria. While results were mixed, our synthesis suggested an overall positive association between high trait-anger/hostility and an increased risk of incident diabetes. Only one study met the criteria for the diabetes-related complications outcome, which demonstrated a positive association between hostility and incident coronary heart disease but no significant association between hostility and incident stroke. CONCLUSION: Based on the available longitudinal evidence, trait anger and hostility are associated with an increased risk of diabetes. Longitudinal studies are needed to investigate the association between trait-anger or hostility and the risk of diabetes-related complications.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle