Psychosocial Risk Factors for Cognitive Decline in Late-Life Depression: Findings from the MTLD-III Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment and depression frequently co-occur in late life. There remains a need to better characterize psychosocial risk factors of cognitive decline in older adults with depression. We hypothesized that certain psychosocial factors would be associated with higher risk of cognitive decline in individuals with late-life depression. METHODS: 130 individuals aged ≥ 65 years who had achieved remission from a major depressive episode were randomized to donepezil or placebo and then closely followed for two years. Using Cox proportional hazard models, we examined the association between baseline median household income, education level, race, marital status, and social support and cognitive decline over the follow-up. RESULTS: Lower interpersonal support (OR = 0.86 [0.74-0.99], p = .04) and lower baseline global neuropsychological score (OR = 0.56 [0.36-0.87], p = .001) predicted shorter time to conversion to MCI or dementia in univariate models. These exposures did not remain significant in multivariate analyses. Neither socioeconomic status nor other psychosocial factors independently predicted cognitive diagnostic conversion (p > .05). CONCLUSIONS: We did not find reliable associations between cognitive outcome and any of the psychosocial factors examined. Future large-scale, epidemiological studies, ideally using well-validated subjective measures, should better characterize psychosocial risk factors for cognitive decline in late-life depression.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».