Do Depressive Symptoms Predict Alzheimer's Disease and Dementia?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depressive symptoms are common in seniors and may predict dementia. The objective of this study was to evaluate multiple measures of depressive symptoms to determine whether they predict subsequent Alzheimer's disease (AD) or dementia. METHODS: This population-based cohort study with 5-year follow-up included 766 community-dwelling seniors (ages 65+ years) in Manitoba, Canada. Measurements considered were the Center for Epidemiologic Studies Depression (CES-D) scale, participant-reported medical history, and duration of depression. RESULTS: Total CES-D score was a significant predictor of AD and dementia when categorized as a dichotomous variable according to the cutoff scores of 16 and 17; a CES-D cutoff of 21 was a significant predictor of AD and a marginally significant predictor of dementia. When analyzed as a continuous variable, CES-D score was marginally predictive of AD and dementia. Neither participant-reported history of depression nor participant-reported duration of depression was significant in predicting AD or dementia. CONCLUSION: Because depressive symptoms as measured by the CES-D predict the development of AD and dementia over 5 years, clinicians should monitor their older patients with these symptoms for signs of cognitive impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».