Trajectories of depressive symptoms in old age: Integrating age-, pathology-, and mortality-related changes.
Notice bibliographique
Résumé
Late life involves a variety of different challenges to well-being. This study extends and qualifies propositions drawn from the paradox of well-being in aging using 15-year longitudinal data on depressive symptoms from old and very old participants in the Australian Longitudinal Study of Ageing (Baseline N = 2,087; Mage = 78.69 years; range: 65-103 years; 49.40% women). We first examined age-related trajectories in depressive symptoms from young-old to oldest-old, taking into account (changes in) relevant correlates, pathology, and mortality; and, second, we investigated gender differences in these trajectories. Results revealed that age-related trajectories of depressive symptoms were predictive of mortality hazards. The unique predictive effects of both level of, and change in, depressive symptoms were independent of one another and held after taking into account education as well as changes in marital status, living arrangements, cognitive function, and illness burden. In addition, results indicated that depressive symptoms were elevated among participants suffering from arthritis, and increased with age more markedly in men than in women. In particular, the significant Age × Gender interaction indicated that the gender gap in depressive symptoms reduced from young-old to old-old and reversed in very old age when men showed more depressive symptoms than women. Qualifying the paradox of well-being in aging, findings demonstrated that depressive symptoms increased from young-old to oldest-old and suggest that age-, pathology-, and mortality-related changes should be examined in concert to advance our understanding of individual differences in depressive symptom trajectories in late life.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».