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Record 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 on OpenAlexaboutno aff
Eva Graham

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicDiabetes Management and Education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDepression (economics)Medical screeningRisk factorHealth services

Abstract

fetched live from 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

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.081
Threshold uncertainty score0.162

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.037
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.010
Bibliometrics0.0030.007
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.275 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

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