REPLY TO LETTER FROM ROZZINI AND COLLEAGUES ABOUT DEPRESSION IN OLDER MEDICAL INPATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: We read with interest the letter from Dr. Rozzini and colleagues, which reports a study of the prevalence, correlates, and 6-month mortality of major and minor depression in a sample of older medical inpatients. We have compared these results with those from our own study (1,2), and from other comparable studies (3–9). Their sample was of patients admitted to an acute geriatric unit whereas ours was from all medical units at two hospitals. Our sample appeared to be more severely ill (mean Acute Physiology Score of 2.9 vs 1.8) and had a higher 6-month mortality rate (21% vs 14.1%) (2). The prevalence of major depression in their sample was similar at 13.3% (vs 14.2% and 44.5% in the two hospitals in our study), whereas the prevalence of minor depression was much higher (41.0% vs 9.4% and 7.9% at our two hospitals) (1). In our study, a history of prior depression was an important modifier of the effect of depression on mortality (2). Among patients with no prior history, a depression diagnosis was associated with higher mortality, but this association disappeared in multivariate analyses, after adjustment for age and other covariates. However, among patients with a history of depression, major depression at hospital admission was associated with decreased mortality, even after adjustment for covariates. It would therefore be of interest to know whether the association between a diagnosis of major depression and lower mortality in the Rozzini data was found both in patients with and without a history of depression, and whether it persisted after adjustment for age, comorbidity, severity of illness, and other potential confounders.
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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 | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».