Does a single-item measure of depression predict mortality?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if a single-item measure of depression predicts mortality over 5 years. DESIGN: Secondary analysis of a population-based cohort study. SETTING: Province of Manitoba. PARTICIPANTS: A total of 1751 community-dwelling adults aged 65 years or older. MAIN OUTCOME MEASURES: Self-reported depression; age, sex, education, functional status, and cognition; death over 5 years. Depression was measured with 1 item drawn from the Center for Epidemiologic Studies Depression (CES-D) scale: "I felt depressed." Bivariate and multivariate analyses were conducted. RESULTS: Those with self-reported depression had a 5-year mortality of 30.2% versus 19.7% in those without self-reported depression (P < .001, chi2). This association persisted after adjustment for age, sex, education, functional status, and cognition: adjusted odds ratio for mortality 1.35 (95% confidence interval 1.03 to 1.76). Among those with cognitive impairment, however, neither the CES-D scale nor the single-item measure predicted mortality. CONCLUSION: A simple measure of depression drawn from the CES-D predicts mortality among cognitively intact community-dwelling older adults, but not among cognitively impaired older adults. Further study is needed in order to determine the usefulness of this question in clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».