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Enregistrement W4282836474 · doi:10.9778/cmajo.20210019

Depression, diabetes and immigration status: a retrospective cohort study using the Canadian Longitudinal Study on Aging

2022· article· en· W4282836474 sur OpenAlexafffundvenueabout
Doaa Farid, Patricia Li, Deborah Da Costa, Waqqas Afif, Jason Szabo, Kaberi Dasgupta, Elham Rahme

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImmigrationRetrospective cohort studyDepression (economics)Diabetes mellitusLongitudinal studyGerontologyMedicineCohortCohort studyLongitudinal dataDemographyPolitical scienceInternal medicineSociologyEconomicsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A bidirectional association between depression and diabetes exists, but has not been evaluated in the context of immigrant status. Given that social determinants of health differ between immigrants and nonimmigrants, we evaluated the association between diabetes and depression incidence, depression and diabetes incidence, and whether immigrant status modified this association, among immigrants and nonimmigrants in Canada. METHODS: level was 7% or more; we defined participants as having depression if their Center for Epidemiological Studies Depression score was 10 or higher or if they were currently undergoing depression treatment. We excluded those with baseline depression (Cohort 1) and baseline diabetes (Cohort 2) to evaluate the associations between diabetes and depression incidence, and between depression and diabetes incidence, respectively. We constructed logistic regression models with interaction by immigrant status. RESULTS: = 22 054; mean age 62.1 yr, SD 10.1 yr; 52.2% female) included 3913 (17.7%) immigrants. Depression was associated with an increased risk of diabetes in both nonimmigrants (adjusted OR 1.39, 95% CI 1.16-1.68) and immigrants (adjusted OR 1.60, 95% CI 1.08-2.37). Younger age, male sex, waist circumference, weight change, hypertension and heart disease increased diabetes risk. INTERPRETATION: We found an overall bidirectional association between diabetes and depression that was not significantly modified by immigrant status. Screening for diabetes for people with depression and screening for depression for those with diabetes should be considered.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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