Longitudinal Associations Between Walking Frequency and Depressive Symptoms in Older Adults: Results from the VoisiNuAge Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cross-sectional studies show that walking is associated with depression among older adults, but longitudinal associations have rarely been examined. The aim of this study was to investigate longitudinal associations between walking frequency and depressive symptoms in older adults to determine which variable is the stronger prospective predictor of the other. DESIGN: Longitudinal; four repeated measures over 5 years. SETTING: Population-based sample of urban-dwelling older adults living in the Montreal metropolitan area. PARTICIPANTS: Participants from the VoisiNuAge study aged 68 to 84 (N=498). MAIN EXPOSURES: depressive symptoms (Geriatric Depression Scale) and number of walking days in previous week (Physical Activity Scale for the Elderly). Covariates: age, education, and number of chronic illnesses. Cross-lagged panel analyses were performed in the entire sample and in sex-stratified subsamples. RESULTS: Depressive symptoms predicted walking frequency at subsequent time points (and more precisely, higher depressive symptoms were related to fewer walking days), but walking frequency did not predict depressive symptoms at subsequent time points. Stratified analyses revealed that prospective associations were statistically significant in women but not men. CONCLUSION: The longitudinal association between walking frequency and depressive symptoms is one in which depressive symptoms predict reduced walking frequency later. Higher depressive symptoms are more likely a cause of reduced walking because of time precedence than vice versa. Future research on longitudinal relationships between meeting physical activity recommendations and depression are warranted.
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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 | 0,002 |
| 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 ».