Dietary patterns and incidence of depression in a cohort of community-dwelling older Canadians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the association of dietary patterns with a 3-year incidence of depression among healthy older adults. DESIGN: Multiple logistic regression models adjusted for age, sex, marital status, smoking, education, total energy intake, physical activity, body mass index, hypertension, functional autonomy, cognitive functioning, social activities, and stressful life events. Energy and macronutrient intakes were also analyzed as potential predictors of depression. SETTING: Cities of Montréal, Laval, and Sherbrooke in Quebec, CA. PARTICIPANTS: Community-dwelling older adults, free of depression at baseline (N=1,358, 67-84 y), followed for 3y in the Québec Longitudinal Study on Nutrition and Aging (NuAge). MEASUREMENTS: Dietary patterns derived from principal components analysis of three 24 h-recalls at baseline, and depression incidence as measured by the 30-item Geriatric Depression Scale (≥11) and/or use of antidepressants at follow-up years. RESULTS: 170 people (63% women) became depressed over the 3 years. People in the highest tertile of adherence to the "varied diet" had lower risk of depression before adjustment (OR 0.58, 98% C.I. 0.38-0.86) but not significant once age and sex were controlled. No other dietary pattern was associated with the incidence of depression. The highest tertile of energy intake was associated with lower depression incidence after controlling for all confounders (OR 0.55, 95%CI 0.34-0.87). CONCLUSION: Among healthy older adults, dietary patterns do not appear to be related to depression. Those who eat less, however, possibly reflecting declining health, are at higher risk of becoming depressed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».