Shared and unique risk factors for depression and diabetes mellitus in a longitudinal study, implications for prevention: an analysis of a longitudinal population sample aged ⩾45 years
Notice bibliographique
Résumé
Objective:The objective of this study was to examine shared and unique risk factors for incident depression and diabetes mellitus in a national longitudinal population-based survey.Methods:Canadian National Population Health Survey (NPHS) longitudinal study was used. A subsample of the initial NPHS sample (n = 4845), free of depression or diabetes mellitus at baseline was tracked over a 10-year period. Univariate and multivariate modified Poisson regression models were used to estimate the relative risk (RR). Stratified analyses by sex were conducted to measure its moderating role. The goodness-of-fit of the various models was tested.Results:The cumulative incidence rate of major depressive disorder and incident diabetes mellitus at 10-year follow-up were 4.1% and 10.1% respectively. Hypertension, daily smoking, physical inactivity and being overweight or obese were shared risk factors for major depressive episode and diabetes mellitus. Being female, family stress, traumatic events, having any chronic disease or heart disease were uniquely associated with depression while increasing age and ethnicity (non-white) were unique risk factors for diabetes mellitus. Also, underweight, family stress, chronic disease, and heart disease were risk factors for major depressive disorder in both sexes. Six risk factors, age, ethnicity (non-white), high blood pressure, daily smoking, physical inactivity, and body mass index were associated with incident diabetes mellitus in both sexes.Conclusion:We found common risk behaviors/conditions not specific to either diabetes mellitus or depression. These risks have also been implicated in the development of a variety of chronic diseases. These findings underline the importance of public health prevention programs targeting generic risk behaviors.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».