High Prevalence and Clinical Correlates of Sarcopenia and Metabolic Syndrome in Outpatients with Major Depressive Disorder: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to investigate the percentages, clinical characteristics, and risk factors of sarcopenia and metabolic syndrome (MetS) among outpatients with major depressive disorder (MDD). Methods: This study enrolled 225 MDD outpatients based on DSM-V and age- and sex-matched health controls (HCs). Sarcopenia was diagnosed based on the 2019 Asian Working Group for Sarcopenia diagnostic criteria. Three psychometric scales and the Montreal Cognitive Assessment were used to evaluate the severities of depression, anxiety, and somatic symptoms and cognitive function, respectively. Binary logistic regression models were used to investigate the risk factors of the two disorders. Results: MDD subjects had significantly higher percentages of sarcopenia (41.3% vs 15.6%), MetS (40.9% vs 28.9%), and sarcopenia and/or MetS (68.9% vs 40.4%) than HCs. For elderly MDD subjects, 89.3% suffered from sarcopenia and/or MetS. MDD subjects had higher unqualified percentages in handgrip strength and three physical performance tests than HCs. MDD subjects with sarcopenia had worse depression than those without. MDD subjects with MetS had poorer cognitive function than those without. MDD subjects with only sarcopenia had worse mood symptoms than those with only MetS. After controlling for age and other variables, full remission of depression decreased the risk of sarcopenia. Being overweight decreased and increased the risk of sarcopenia and MetS, respectively. Conclusions: Most MDD outpatients, especially elderly outpatients, suffered from sarcopenia and/or MetS. The two disorders should be screened in MDD patients. Treatment of depression might decrease the risk of sarcopenia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».