Depressive symptomatology and fracture risk in community-dwelling older men and women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Previous studies suggest that depression increases risk of falls, low bone mineral density, and fractures. Our aim was to evaluate whether depressive symptomatology alone predicts 5-year clinical fracture risk in older adults. METHODS: In this secondary analysis of a communitybased, prospective cohort study including 4175 women and 1652 men in Canada, depressive symptomatology was assessed at baseline by the mental health inventory-5 (MHI-5) and the mental component score (MCS) of the short form 36 questionnaire (SF-36). Fracture events were assessed annually for five years; all reported incident fragility fractures were confirmed radiographically. RESULTS: Depressive symptomatology did not predict time to first fracture in men (hazard ratio [HR] 0.86, 95% confidence interval [CI] 0.45–1.65) or women (HR 1.09, 95% CI 0.86–1.39). Results were similar after controlling for potential confounders. Depressive symptoms were not significantly associated with baseline bone mineral density at the lumbar spine or femoral neck. Women with depressive symptoms were more likely to report falls in the previous month (odds ratio [OR] 1.52, 95% CI 1.12–2.06, p=0.01). This association did not achieve statistical significance in men (OR 1.71, 95% CI 0.96–3.04, p=0.07). CONCLUSION: In this large, community cohort, depressive symptomatology did not predict five-year risk of clinical fracture. Further research is needed to determine if individuals with major depressive disorder (MDD) are at higher fracture risk and whether neuroendocrine or hormonal dysregulation might contribute to such risk in MDD.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».