Depression, anxiety, and associated factors in patients with diabetes: evidence from the anxiety, depression, and personality traits in diabetes mellitus (ADAPT-DM) study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Depression and anxiety are common psychiatric complications affecting patients with diabetes mellitus. However, data on the prevalence of depression, anxiety, and associated factors among Malaysian diabetic patients is scarce. The Anxiety, Depression, and Personality Traits in Diabetes Mellitus (ADAPT-DM) study aimed to determine the prevalence of depression and anxiety, and their associated factors in the Malaysian diabetic population. Methods This cross-sectional study recruited 300 diabetic patients via convenience sampling from the Endocrine outpatient clinic of Universiti Kebangsaan Malaysia Medical Centre, a tertiary referral healthcare facility in Kuala Lumpur. Socio-demographic characteristics and clinical history were obtained from each participant. The Generalised Anxiety Disorder-7 (GAD-7) was administered to assess anxiety symptoms, the Beck Depression Inventory (BDI) to assess depressive symptoms, the Big Five Inventory (BFI) to evaluate personality traits, and the World Health Organization Quality of Life-BREF (WHOQOL-BREF) to measure quality of life (QOL). Stepwise multiple logistic regression analyses were performed to determine the association between various factors, and depression and anxiety. Results The prevalence of depression was 20% ( n = 60) while anxiety was 9% ( n = 27). Co-morbid depression (adjusted odds ratio [OR] = 9.89, 95% confidence interval [CI] = 2.63–37.14, p = 0.001) and neuroticism (adjusted OR = 11.66, 95% CI = 2.69–50.47, p = 0.001) increased the odds of developing anxiety, while conscientiousness (adjusted OR = 0.45, 95% CI = 0.23–0.80, p = 0.004) and greater psychological-related QOL (adjusted OR = 0.47, 95% CI = 0.29–0.75, p = 0.002) were protective. Co-morbid anxiety (adjusted OR = 19.83, 95% CI = 5.63–69.92, p < 0.001) increased the odds of depression, while older age (adjusted OR = 0.96, 95% CI = 0.93–0.98, p = 0.002), social relationship-related QOL (adjusted OR = 0.84, 95% CI = 0.71–.0.99, p = 0.047), and physical health-related QOL (adjusted OR = 0.69, 95% CI = 0.58–0.83, p < 0.001) were protective. Conclusions The study findings signify the need to screen for co-morbid depression and anxiety, as well as personality traits and QOL, and to include psychosocial interventions when planning a multidisciplinary approach to managing diabetes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».