Prevalence and Covariates of Elevated Depressive Symptoms in Rural Memory Clinic Patients with Mild Cognitive Impairment or Dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: To estimate the prevalence, severity, and covariates of depressive symptoms in rural memory clinic patients diagnosed with either mild cognitive impairment (MCI) or dementia. METHODS: In a cross-sectional study of 216 rural individuals who attended an interdisciplinary memory clinic between March 2004 and July 2012, 51 patients were diagnosed with MCI and 165 with either dementia due to Alzheimer's disease (AD) or non-AD dementia. The Center for Epidemiologic Studies of Depression Scale (CES-D) was used to estimate the severity and prevalence of clinically elevated depressive symptomatology. RESULTS: The prevalence of elevated depressive symptoms was 51.0% in the MCI patients and 30.9% in the dementia patients. Depressive symptoms were more severe in the MCI patients than in the dementia patients. Elevated depressive symptoms were statistically associated with younger age for the MCI group, with lower self-rated memory for the dementia group, and with increased alcohol use and lower quality of life ratings for all patients. In the logistic regression models, elevated depressive symptoms remained negatively associated with self-rated memory and quality of life for the patients with dementia, but significant bivariate associations did not persist in the MCI group. CONCLUSIONS: The high prevalence and severity of depressive symptoms among rural memory clinic patients diagnosed with either MCI or dementia warrant continued investigation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».