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Enregistrement W7162036706 · doi:10.82308/48883

Depression and the risk of type 2 diabetes: Examining heterogeneity in depression and associations with health service use

2021· dissertation· en· W7162036706 sur OpenAlexaboutno aff
Eva Graham

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Medical screeningRisk factorHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le trouble dépressif majeur est une maladie chronique fréquente, et plus de 9% des Canadiens vivent un épisode dépressif majeur au cours de leur vie. La dépression est associée à un risque accru de diabète de type 2 (DT2), ainsi qu’à une utilisation accrue des services de santé et des frais qui y sont associés chez les adultes atteints de DT2. Dans cette thèse, j’examine l’hétérogénéité de l’association entre la dépression et le risque de DT2. J’émets également un estimé de l’association entre la dépression et l’utilisation des services de santé avant de recevoir un diagnostic de DT2.Le premier objectif de cette thèse était d’émettre un estimé des associations entre les différentes mesures de la dépression et l’incidence du DT2. Afin de répondre partiellement à cet objectif, j’ai mené une revue systématique et une méta-analyse qui ont démontré que plusieurs mesures de la dépression étaient associées à un risque accru de DT2. Ensuite, j’ai analysé les données provenant d’une étude de cohorte d’adultes âgés du Québec (Canada) qui ont été suivis pendant sept ans en utilisant des données administratives sur la santé. Les résultats de cette analyse ont aussi démontré que les symptômes de dépression, l’utilisation d’antidépresseurs, et les diagnostics cliniques de dépression étaient associés à un risque accru de DT2. De plus, les individus présentant un risque accru de DT2 ont pu être identifiés à l’aide des caractéristiques suivantes : avoir des symptômes de dépression et avoir eu un diagnostic de dépression, ou avoir des symptômes de dépression et utiliser des antidépresseurs.Le deuxième objectif de cette thèse était d’examiner les associations entre la prise de poids reliée à la dépression, la perte de poids reliée à la dépression, et la dépression sans changement de poids avec le risque de DT2. Cette analyse portait sur des adultes de l’Ontario (Canada) qui ont participé à des sondages et qui ont été suivis pendant vingt ans au plus en utilisant des données administratives sur la santé. Les résultats de cette analyse ont montré que la prise de poids reliée à la dépression était associée à un risque accru de DT2 comparé aux adultes qui ne sont pas atteints de dépression. Finalement, chez les adultes atteints de DT2, la dépression est associée à une utilisation accrue des services de santé qui y sont associés comparativement aux adultes qui ne sont pas atteints de DT2. Par contre, on ignore encore si la dépression est associée à une utilisation accrue des services de santé dans les années avant l’apparition du TD2 (« pré-diabète de type 2 »). Le troisième objectif de cette thèse était d’émettre un estimé des associations entre la dépression et l’utilisation des services de santé chez les adultes atteints de pré-diabète de type 2 comparativement aux adultes qui ne sont pas atteints de pré-diabète de type 2. Pour atteindre cet objectif, j’ai étudié la même cohorte que celle qui a été étudiée pour le deuxième objectif de cette thèse. Au sein de cette cohorte, j’ai examiné les visites médicales sur une période de six ans. La dépression était associée à un nombre accru de visites médicales dans la population générale. Cette association était plus forte chez les adultes atteints de pré-diabète de type 2.Les résultats de cette thèse montrent l’importance d’identifier les adultes atteints de dépression et à risque d’être atteint de DT2, afin d’améliorer leur santé et de réduire l’excès d’utilisation de services de santé. Développer et implémenter des stratégies de gestion de la dépression chez les adultes à risque accru de DT2 pourrait permettre de retarder l’apparition du DT2, ou de prévenir le DT2, ainsi que de réduire le poids qu’exerce cette population sur le système de santé

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,010
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,275 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
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