The mediating role of health behaviors in the association between depression, anxiety and cancer incidence: an individual participant data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although behavioral mechanisms in the association among depression, anxiety, and cancer are plausible, few studies have empirically studied mediation by health behaviors. We aimed to examine the mediating role of several health behaviors in the associations among depression, anxiety, and the incidence of various cancer types (overall, breast, prostate, lung, colorectal, smoking-related, and alcohol-related cancers). METHODS: = 319 613, cancer incidence = 25 803). Health behaviors included smoking, physical inactivity, alcohol use, body mass index (BMI), sedentary behavior, and sleep duration and quality. In stage one, path-specific regression estimates were obtained in each cohort. In stage two, cohort-specific estimates were pooled using random-effects multivariate meta-analysis, and natural indirect effects (i.e. mediating effects) were calculated as hazard ratios (HRs). RESULTS: Smoking (HRs range 1.04-1.10) and physical inactivity (HRs range 1.01-1.02) significantly mediated the associations among depression, anxiety, and lung cancer. Smoking was also a mediator for smoking-related cancers (HRs range 1.03-1.06). There was mediation by health behaviors, especially smoking, physical inactivity, alcohol use, and a higher BMI, in the associations among depression, anxiety, and overall cancer or other types of cancer, but effects were small (HRs generally below 1.01). CONCLUSIONS: Smoking constitutes a mediating pathway linking depression and anxiety to lung cancer and smoking-related cancers. Our findings underline the importance of smoking cessation interventions for persons with depression or anxiety.
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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 | 0,034 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,077 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| 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) | 0,003 | 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 ».