Prospective associations between diabetes and depressive symptoms across European regions: a secondary analysis of ELSA, TILDA, and SHARE datasets
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates predictive associations between diabetes and depressive symptoms across Ireland, the United Kingdom, and four European regions. The data were obtained by merging datasets from three large prospective cohort studies-the English Longitudinal Study on Ageing, The Irish Longitudinal study on Ageing, and the Survey on Health, Ageing and Retirement in Europe. We first applied a survival analysis design to two samples of 43 061 and 35 993 participants, investigating elevated depressive symptoms as a risk factor for diabetes, and diabetes as a risk factor for elevated depressive symptoms, respectively. We next applied a multilevel modeling approach to examine depressive symptoms before, during, and after diabetes onset across 101 799 participants. We found a bidirectional association between diabetes and depressive symptoms; however, the strength of these associations did not significantly differ between the regions (P > .01). The results also showed that individuals with newly diagnosed diabetes consistently reported higher depressive symptoms than those without diabetes, even before diagnosis. However, we observed no country-specific differences in the gradual changes in depressive symptoms regardless of participants' diabetes status. Diabetes at baseline was associated with higher risk of developing depression; and vice versa. These associations were not moderated by geographical location. Therefore, the risks of diabetes and depressive symptoms comorbidity seem to be equal across all observed geographic regions.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».