Association of antidiabetic medications with psychiatric disorders in patients with type 2 diabetes: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antihyperglycemic medications can affect more than just glucose control; they may also influence mental health outcomes. This study aimed to investigate the relationships between various antidiabetic medications and psychiatric disorders, including depression, anxiety, and sleep disturbances, in individuals with type 2 diabetes (T2DM). METHODS: This cross-sectional study analyzed data from patients with T2DM, assessing psychiatric outcomes among these patients using various antidiabetic therapies. Sleep quality, anxiety, and depression were measured using validated scales, including the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7), and Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), respectively. RESULTS: , with an interquartile range (IQR) of 24.55-30.10, and the median duration of diabetes was 11.00 years (IQR: 6.00-16.00). The use of sodium glucose cotransporter-2 (SGLT-2) inhibitors was significantly associated with poorer sleep quality, as indicated by a higher odds ratio (odds ratio [OR] = 2.076, 95% confidence interval [CI]: 1.016-4.242, P = 0.045). Insulin use was linked to increased anxiety, with an OR of 1.985 (95% CI: 1.007-3.913, P = 0.048). In contrast, sulfonylureas and glinides were associated with lower odds of depression, with an OR of 0.374 (95% CI: 0.182-0.768, P = 0.007). No significant associations were found between thiazolidinediones, metformin, or dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors and any psychiatric outcomes. CONCLUSION: The use of SGLT2 inhibitors may negatively impact sleep quality, whereas insulin therapy is associated with increased anxiety symptoms. Conversely, sulfonylureas and glinides appear to have a protective effect against depression. These findings underscore the importance of considering psychiatric outcomes when prescribing antidiabetic medications.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».