Risk Factors for Depression Among Elderly Community Subjects: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal of this study was to determine risk factors for depression among elderly community subjects. METHOD: MEDLINE and PsycINFO were searched for potentially relevant articles published from January 1966 to June 2001 and from January 1967 to June 2001, respectively. The bibliographies of relevant articles were searched for additional references. Twenty studies met the following six inclusion criteria: original research reported in an English or French publication, study group of community residents, age of subjects 50 years or more, prospective study design, examination of at least one risk factor, and use of an acceptable definition of depression. The validity of studies was assessed according to the four primary criteria for risk factor studies described by the Evidence-Based Medicine Working Group. Information about group size at baseline and follow-up, age, proportion of men, depression criteria, exclusion criteria at baseline, length of follow-up, number of incident cases of depression, and risk factors was abstracted from each report. RESULTS: Follow-up of the inception cohort was incomplete in most studies. In the qualitative meta-analysis, risk factors identified by both univariate and multivariate techniques in at least two studies each were disability, new medical illness, poor health status, prior depression, poor self-perceived health, and bereavement. In the quantitative meta-analysis, bereavement, sleep disturbance, disability, prior depression, and female gender were significant risk factors. CONCLUSIONS: Despite the methodologic limitations of the studies and this meta-analysis, bereavement, sleep disturbance, disability, prior depression, and female gender appear to be important risk factors for depression among elderly community subjects.
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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 | 0,017 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».