Depression and suicidal ideation among individuals with type-2 diabetes mellitus, a cross-sectional study from an urban slum area of Karachi, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Suicidal thoughts and depression are associated with patients with diabetes, especially patients with low socioeconomic backgrounds and prolonged illness. Objective: We aimed to estimate suicidal thoughts and depression among patients with type 2 diabetes (T2D) in the slums of Karachi. Methods: This cross-sectional study was conducted across 38 locations in the slums of Karachi to understand depression, suicidal thoughts, and other supporting factors of depression associated with T2D. The three-item Oslo Social Support Scale, the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) scale, and the Ask Suicide Screening Questions were used to screen the patients. Results: A total of 504 study participants were interviewed, with a response rate of 98%. The prevalence of depression among patients with diabetes was 30.83%, and suicidal ideation was 20.39%. In the final multivariate analysis, being socioeconomically poor, physically disabled, and having poor social support were independent predictors of depression. Conclusion: Diabetes, low socioeconomic level, a lack of social support, and physical disability were all linked to depression. Therefore, trained health providers should conduct an early depression-focused routine screening for patients with diabetes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».