Osteosarcopenia as a risk factor for depression: Longitudinal findings from the SHARE study
Notice bibliographique
Résumé
Background Osteosarcopenia (i.e., the co-existence of osteoporosis and sarcopenia) and depression are highly prevalent among older people. However, the association between osteosarcopenia and depression in older people is largely unknown. Therefore, the present study aims to investigate this possible association in a representative sample of the older adult population in Europe and Israel. Methods Osteosarcopenia was defined as the concomitant presence of osteoporosis and sarcopenia; depressive symptoms in the SHARE study were self-reported using the EURO-D scale. The association between the presence of osteosarcopenia at baseline in people free from depression and incident depression during 12 years of follow-up was analyzed using a Cox's regression analysis, adjusting for several baseline covariates. Results 16,452 participants were included (mean age 63.7, SD 9.6; females 50.6 %). During the follow-up period, 5056 participants (31.1 % of the initial population) became depressed. People affected by osteosarcopenia became depressed in more than half of the cases compared to a quarter of controls. After adjusting for several potential baseline confounding variables, only sarcopenia (HR, hazard ratio = 1.17; 95 % CI, confidence intervals 1.04–1.32; p = 0.009) and osteosarcopenia (HR = 1.27; CI 95 % 1.12–1.58; p = 0.003) were significantly associated with a higher risk of depression. Limitations Definition of sarcopenia using an anthropometric equation; definition of depression using the EURO-D scale. Conclusions The present study identified a significant association between osteosarcopenia and depression over 12 years of follow-up, mainly driven by sarcopenia. If future research confirms the present findings, it may then be prudent to target those with osteosarcopenia to aid in the prevention of onset depression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».