Gender Disparities in the Association of Depression Symptoms and Cardiovascular Disease in US Adult Population
Notice bibliographique
Résumé
Context: Depression is a well-known independent risk factor for cardiovascular morbidity, mortality, and poor prognosis for a cardiac event, however, how gender effects this association is not understood. Objective: To identify the effect of gender in the association between depression and cardiovascular disease (CVD) status in the US adult population. Study Design and Analysis: Survey based, unadjusted and adjusted prevalence ratios (PR) were estimated using generalized linear model with Poisson family, and log link function using a cross-sectional survey dataset. Setting or Dataset: Secondary dataset from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) conducted during 2013-2018. Population Studied: Community-dwelling, non-institutionalized adults aged 20 years and older (N=14,767). Instruments: The Patient Health Questionnaire (PHQ-9), a nine-item depression screening instrument. This instrument incorporates DSM-IV depression diagnostic criteria, subjects answered each of the nine items scoring points ranging from 0 to 3 on each item. Outcome Measures: CVD event (congestive heart failure, coronary heart disease, angina/angina pectoris, heart attack, or stroke). Results: CVD events were positively associated with higher PHQ-9 scores in unadjusted (PR:1.61, p<0.001 and PR:2.01, p=0.001 for mild/moderate and severe group respectively) and adjusted analysis (PR:1.38, p= 0.002 and PR:1.61, p=0.024 for mild/moderate and severe group respectively). Females were 45% less likely to have a CVD event compared to males. However, more CVDs were reported in females with mild/moderate depression (PR:1.52, p:0.003) and with moderately severe/severe depression (PR:2.22, p=0.002) compared to no/little depression and in males. In a subgroup adjusted analysis, female sex and having depressive symptoms was associated with higher CVD events (PR:2.03, p<0.001 and PR:3.38, p<0.001 for mild/moderate and severe group respectively) as compared to males with depressive symptoms (PR:1.41, p<0.001 and PR:1.66, p<0.001 for mild/moderate and severe group respectively). Conclusion: Females with more severe depressive symptoms are more likely to experience CVD events compared to males. Results highlight the importance of looking at specific risk factors for CVD events, and having a higher suspicion in women should, be considered in primary care settings. Future studies are also needed on the characterization of possible pathophysiological mechanism of these outcomes.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».