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Enregistrement W7043144151

The relationship between C-reactive protein and depression in older adults: associations with incidence of type 2 diabetes mellitus

2015· dissertation· en· W7043144151 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity College LondonMcGill University
Mots-clésDepression (economics)Longitudinal studyIncidence (geometry)Type 2 Diabetes MellitusProspective cohort studyDiabetes mellitusMoodPopulationDepressive symptoms
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Depression among older adults is a growing public health concern worldwide. However, the pathophysiological mechanisms remain elusive among older adults, where depression often occurs in co-morbidity with chronic medical conditions such as Type 2 diabetes mellitus (T2DM). Inflammation has been posited to be involved in depression and in diabetes. Evidence has shown that a higher concentration of C-reactive protein (CRP), a marker of inflammation, is associated with depressed mood and T2DM.Objectives: The first manuscript is a systematic review and meta-analysis that seeks to review and summarize the evidence on the relationship between CRP and depression in a general population of older adults (50 years and older). The second manuscript is a longitudinal study that aims to examine the bidirectional association of high CRP levels with elevated symptoms of depression among older adults. The third manuscript is a longitudinal study designed to assess the joint association of high CRP and depressive symptomatology with diabetes incidence in a community sample of older adults. Methods: The systematic review identified cross-sectional and longitudinal studies in scientific databases, and the meta-analysis was conducted using random-effects models. The two original research studies used data from the English Longitudinal Study of Ageing (ELSA), a prospective study of community-dwelling older adults. Logistic and Cox proportional hazard regressions were conducted while adjusting for socio-demographic, lifestyle, and clinical variables. Results: From the meta-analysis of cross-sectional studies, we observed a weak but positive correlation between CRP and depressive symptoms that was attenuated in the most adjusted model. From the meta-analysis of prospective studies, there was a small positive correlation between CRP levels at baseline and depressive symptoms at follow-up. In the first ELSA study, a high CRP level at baseline was associated with elevated depressive symptomatology at follow-up but was attenuated after adjusting for metabolic and co-morbidity factors. An association in the opposite direction was not observed. Lastly, older adults with both high CRP levels and elevated depressive symptoms were at risk for T2DM. Conclusion: The associations between depressed mood, diabetes, and CRP are complex and multifaceted. Higher CRP levels are associated with depressive symptomatology in a general population of older adults, but this association involves interplay with metabolic and chronic health conditions. Further research is required to broaden our understanding of the inflammation, depression, and diabetes relationship, thereby allowing opportunities for clinicians and researchers to explore new avenues for research, prevention, and treatment of these conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,009
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission1
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