Association of depression with glycaemic control in people living with diabetes in low- and middle-income countries: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression has been found to be associated with poor diabetes control, which contributes to diabetes complications. However, the association between depression and glycaemic control remains understudied in low- and middle-income countries (LMICs) where the greatest burden of uncontrolled diabetes and diabetes complications exists. This meta-analysis examined the association of depression with glycaemic control in adults with diabetes mellitus in LMICs. METHODS: We performed comprehensive searches in PubMed-Medline, Scopus, Web of Science and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL) databases to identify studies that examined the association of depression with glycaemic control. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled effect estimates were expressed as ORs and mean differences (MDs) using random effects meta-analysis. Heterogeneity of effects was tested using Cochran's Q test. RESULTS: : 82%; p<0.001), with difference in effect sizes by depression diagnostic criteria (p<0.001). Age, diabetes duration, marital status and publication year had no effect on the association (all p≥0.096); while inconsistent effects on the association were observed for body mass index, male gender, sample size and region where studies were conducted. Observed publication bias (all p≤0.007 for the Egger's test) was likely spurious. CONCLUSION: This meta-analysis found a positive association of depression with poor glycaemic control in adults with diabetes in LMICs. The findings emphasise the importance of incorporating mental healthcare in diabetes management in low-resource settings.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».