Depression, Diabetes Mellitus and Mortality in Older Adults: A National Cohort Study in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Diabetes mellitus (DM) increases the risk of cardiovascular and all-cause mortality. The coexistence of depression and DM is associated with an increased risk of DM complications and functional morbidity. The independent effect of depression on mortality in patients with DM is unclear, and relevant Asian studies have provided inconsistent results. Accordingly, this study assessed the independent and additive effects of DM and depression on mortality in a nationally representative cohort of older adults in Taiwan over a 10-year observation period. Patients and Methods: A total of 5041 participants aged 50 years or older were observed between 1996 and 2007. We defined depression as a score of ≥8 on the 10-item Center for Epidemiologic Studies Depression (CES-D 10) scale. Additionally, we defined participants as having type 2 DM if they had received a diagnosis of type 2 DM from a health-care provider. Cox proportional hazard models were applied to analyze predictors of mortality in depression and DM comorbidity groups. Results: During the 10-year follow-up period, 1637 deaths were documented. After adjustment for potential confounders, the hazard ratios for mortality in participants with both depression and DM, DM only, and depression only were 2.47 (95% confidence interval [CI]: 2.02-3.03), 1.95 (95% CI: 1.63-2.32), and 1.23 (95% CI: 1.09-1.39), respectively. Conclusion: The co-occurrence of depression with DM in Asian adults increased overall mortality rates. Our results indicate that the increased mortality hazard in individuals with DM and depression was independent of sex.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».