Trajectory and predictors of depressive disorder among community older adults, in Quebéc: A one-year follow-up study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Past research has demonstrated the high prevalence of depression in elderly. However, the most of studies followed the symptom trajectory of individuals diagnosed with depression in a clinical setting and few longitudinal studies have characterized the patterns of depression in older adults population-based. Objective To describe changing of depressive disorder in an elderly population-based over a 12-month period and to examine the influence of medical and psychosocial factors on the outcome. Methods Data come from a longitudinal ESA Study (Enquête sur la Santé des Aînés) of elderly community persons (n = 2752). Depression, including major and minor depression, measured using the DSM-IV criteria. Generalized estimating equations (GEE) were used to assess relations between participant characteristics at baseline and depression, 12 months later. Results Among the 164 (5.9%) participants, who are depressed at baseline, 19.5% were continuously ill cases and 80.4% had recovered, 12 months later. Multivariate analyses showed that the risk of depression over the 12-month period was higher among for participants who were separated; living in rural region; with a great number of daily hassles, with high level of stress intensity, great number of chronic disease and with fair/poor perception of mental health. Conclusion Results support the hypothesis about medical and psychosocial factors as predictors over time of depression, in old persons. Using readily available prognostic factors (for example, high level of stress intensity, living in rural region, great number of chronic disease) could help direct treatment to elderly at highest risk of a poor prognosis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».