Incidence and factors associated with new depressive episodes in adults with newly treated type 2 diabetes: A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Several methods are available to help identify people with depression; however, there is little guidance on when to start screening. This study estimated the incidence of new depressive episodes and identified factors associated with onset in adults with newly treated type 2 diabetes. METHODS: Administrative health data from Alberta, Canada was used to identify people starting metformin between April 2011 and March 2015. People with a history of depression before metformin initiation were excluded. Person-time analysis was used to calculate the incidence rate of new depressive episodes over the next 3 years, stratified by sex, age, and year. Multivariable logistic regression was used to identify factors independently associated with a new depressive episode. RESULTS: 42,694 adults initiated metformin; mean age 56 years, 38 % female. A new depressive episode occurred in 2752 (6 %) individuals, mean time to onset was 1.4 years and overall incidence rate was 22.3/1000 person-years. Factors associated with a new depressive episode were female sex, younger age, previous mental health conditions, frequent healthcare utilization, and multiple comorbid conditions. CONCLUSIONS: Screening for depression should begin within 1-2 years of metformin initiation and focus on females, those < 55 years old, those with a history of mental health conditions, and those with multiple comorbid conditions.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».