Bidirectional association between depression and diabetic nephropathy by meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies suggested that the association between depression and diabetic nephropathy may be bi-directional, but this hypothesis remains investigating. In this meta-analysis, the bi-directional relationship between depression and diabetic nephropathy was investigated. METHODS: A search for the publications on depression and diabetic nephropathy in the databases of PubMed, Web of science, and Embase from the earliest available to August 2022 was conducted. Two sets of pooled risk estimates were calculated using random effects models: diabetic nephropathy predicting depression and depression predicting diabetic nephropathy. Cross-sectional studies were assessed using Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), cohort and case-control studies were assessed using Newcastle-Ottawa Scale (NOS). RESULT: Of the 974,121 patients in 30 clinical studies, 24 studies met eligibility for diabetic nephropathy predicting onset of depression, representing 28,438 incident cases. The other 6 studies met criteria for depression predicting onset of diabetic nephropathy, representing 945,683 incident cases. The pooled odds ratio (OR) of diabetic nephropathy predicting depression was 1.46 (95% CI 1.27-1.67). The OR of depression predicting diabetic nephropathy was 1.22 (95% CI 1.13-1.31). CONCLUSION: This meta-analysis shows that the relationship between depression and diabetic nephropathy may be bidirectional. Diabetic nephropathy may be a predictor of depression, and depression may also be an indicator of diabetic nephropathy. The mechanisms underlying the bidirectional relationship need to be further investigated and interventions of the comorbidity of depression and diabetic nephropathy need be studied in clinical practice.
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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 | 0,024 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,061 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».