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Enregistrement W6908616024 · doi:10.3389/fnut.2018.00047.s002

Table_2_The Impact of Antidepressant Therapy on Glycemic Control in Canadian Primary Care Patients With Diabetes Mellitus.pdf

2018· dataset· en· W6908616024 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAquatic and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEscitalopramGlycemicCitalopramTrazodoneMedical prescriptionDiabetes mellitusGlycated hemoglobinPrimary carePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Context: Depression is common in people with diabetes and is associated with poor glycemic control. Evidence suggests that certain antidepressants (AD) increase the risk of poor control. Few population-based studies have examined the impact of individual ADs on glycemic control. This study's objective is to measure the impact of Citalopram, Amitriptyline, Venlafaxine, Trazodone and Escitalopram on glycated hemoglobin (HbA1c) in Canadian primary care patients with diabetes.</p><p>Methods: A retrospective study of electronic medical records (EMR) from 115 primary care practices across Canada was undertaken. Data were obtained from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN). The sample population comprised 1,084 diabetic patients with 1,127 prescriptions of one of the five selected ADs and with baseline and post-exposure HbA1c measurements. Generalized linear mixed models were computed to estimate the effect of the ADs on HbA1c.</p><p>Results: Mean HbA1c ratios for Amitriptyline, Venlafaxine, Trazodone and Escitalopram were all numerically lower than Citalopram. The confidence intervals included the minimum detectable effect, however the differences were not statistically significant. The lowest clinically relevant HbA1c ratios, relative to Citalopram, were found in patients prescribed Trazodone and Escitalopram. Accounting for the prescription of Trazodone for indications other than depression, this research suggests that Escitalopram may be safer than Citalopram for people with diabetes and depression, in terms of its effect on blood glucose.</p><p>Conclusion: This study can inform future research examining the relationship between ADs and blood glucose and provides insight into the limitations pertaining to the use of health data in health research. Future research should seek to control for, across multiple time points: depression symptoms, depression severity, depression duration, weight, diabetes medication, tobacco and alcohol consumption and other medications with a known impact on blood glucose.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2200,002

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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