Does Depression in Older Medical Inpatients Predict Mortality?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies of the effect of depression on mortality among older medical inpatients have yielded inconsistent results. We examined the effects on mortality of both a diagnosis of depression at hospital admission and a history of previous depression, taking into account potential sources of bias (sample selection and confounding). METHODS: Medical inpatients aged 65+ with at most mild cognitive impairment were recruited at two Montreal hospitals and were screened for depression. All those with a diagnosis of major or minor depression (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition [DSM-IV] criteria) and a random sample of nondepressed patients were invited to participate. Baseline data included: history of previous depression, severity of physical illness, comorbidity, and health services utilization. Cox proportional hazards methods were used to analyze survival during the 16- to 52-month follow-up period. RESULTS: Five hundred patients were enrolled; 116 (23.2%) had a history of previous depression. After adjustment for demographic factors, physical illness, cognitive impairment, and prior service utilization, the only depression group with significantly different mortality was patients with both current major depression and a history of depression, who had lower mortality than all other patient groups (hazard ratio 0.42; 95% confidence interval: 0.25, 0.70). CONCLUSIONS: Among patients with no history of depression, a diagnosis of depression was not associated with mortality after adjustment for confounding by physical illness and other factors. Coincident major depression and history of depression was associated with decreased mortality.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».