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Enregistrement W2307424084 · doi:10.1016/j.jalz.2015.06.1856

P4‐150: Suicidal ideation and changes of cognition, mood, aggression, and sleep quality under the age of 50 as the risk factors of elderly life

2015· article· en· W2307424084 sur OpenAlexaboutno aff
Hun Jeong Eun

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyBeck Depression InventorySuicidal ideationMoodClinical psychologyPopulationAggressionAffect (linguistics)Pittsburgh Sleep Quality IndexPsychiatryCognitionDemographyPoison controlMedicineSuicide preventionAnxietySleep quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The changes in cognition, mood, aggression and sleep under th age of 50 is the assumption that may be a risk factor that can affect the lives of future seniors. It is to investigate about the suicidal ideation on changes of cognition, mood, aggression, and sleep quality under the age of 50 for prediction of elderly life. Adult population under 50 years old in Jeonju city of Korea, randomly collected data Demographic data, Scale for suicidal ideation (SSI-Beck), Mini mental state examination-Korean version (MMSE-K), Montreal cognitive inventory-Korean version (Moca-K), Beck depression Inventory (BDI), Korean version of mood disorder questionnaire (K-MDQ), Pittsburgh sleep quality Index (PSQI), Buss & Durkee Hostility Inventory (BDHI), IBM SPSS Statistics 22 version, Hypothesis testing by multiple regression analysis (dependent variable-suicidal ideation, independent variables-cognitive changes, mood changes, aggression, sleep quality), Informed consent for research questionnaires. N=95, Sex [men 43 (45.3%), women 52 (54.7%)], Age (mean, 47.232±11.2273, men 48.140±11.1667, women 46.481±11.3301), Marital Status [(unmarried 30 (31.6%), married 53 (55.8%), divorced 7 (7.4%), bereaved 5 (5.3%)], Education [elementary 6 (6.3%), middle 16 (16.8%), high 36 (37.9%), college 37 (38.9%)], Occupation [professional 15 (15.8%), self-business 10 (10.5%), official 3 (3.2%), laborer 9 (9.5%), housewife 18 (18.9%), religious 5 (5.3%), student 7 (7.4%), unemployed 28 (29.5%)], Height (men 1.693±0.06900 cm, women 1.5790±0.05266 cm, mean 1.6307±0.08306), Body weight (men 67.07±12.533 kg, women 58.23±6.659 kg, mean 62.23±10.668 kg), BMI (Body mass index) men 23.3067±3.41420, women 23.4158±3.01675, mean 23.3664±3.18575, cardiovascular history [no 82 (86.3%), yes 13 (13.7%)], Diabetes mellitus [no 81 (85.3%), yes 14 (14.7%)], Hypertension [no 79 (83.2%), yes 16 (16.8%)], Cerebrovascular disease [no 88 (92.6%), yes 7 (7.4%)], Neuropsychiatric History [no 67 (70.5%), yes 28 (29.5%)], Alcohol [no 66 (69.5%), past yes 14 (14.7%), present yes 15 (15.8%)], Tobacco [no 62 (65.3%), past yes 16 (16.8%), present yes 15 (15.8%)], Dementia (in family) [no 74 (77.9%), yes 21 (22.1%)], Multiple regression analyses–Pearson correlation analysis (1 tailed), SSI-Beck/BDI .533 (p=.000), SSI-Beck/PSQI .336 (p=.000), SSI-Beck/BDHI .387 (p=.000), BDI/PSQI .572 (p=.000), BDI/BDHI .281 (p=.003), BDI/Moca-k -.183 (p=.038), BDI/MMSE-K -.289 (p=.002) K-MDQ/PSQI .211 (p=.020), Moca-K/MMSE-K .575 (p=.000), MMSE-K/PSQI -.293 (p=.002), Model 1[R .615, R square .378, Predictors (cognition MMSE-K, Moca-K, Mood change (K-MDQ, BDI), Aggression (BDHI), Sleep quality (PSQI), Dependent variable (suicidal ideation)], ANOVA-Model 1 (F=8.907, p=.000), Coefficients-Model 1 (suicidal ideation, SSI-Beck, t=-2.709, p=.000). The above results suggest that the complicated changes of cognition, mood, aggression, and sleep quality under the age of 50 as risk factors in elderly life can induce suicidal ideation. Hence as close to the old age, it should be recognized the seriousness about cognitive change, mood change, aggression, and sleep quality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2015
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