Association between Skin Conditions and Depressive Disorders in Community-Dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is frequently observed in dermatologic patients. However, the association between depressive disorders and skin conditions has rarely been explored through population-based studies, especially within older-adult populations. OBJECTIVE: To test this association in a representative sample of an older-adult population. METHODS: Data came from the Survey on the Health of the Elderly (Enquête sur la Santé des Aìnés [ESA]), a longitudinal survey conducted in Quebec among 2,811 older adults. Cross-lagged panel models were used to simultaneously examine cross-sectional and longitudinal relationships between the presence of skin conditions and depressive disorders. RESULTS: The prevalence of skin conditions was 13%, and the prevalence of depressive disorders among participants presenting with skin conditions was 11%. Our results indicated significant cross-sectional correlation (ζ = 0.20) between skin conditions and depressive disorders, but no longitudinal association was observed. CONCLUSION: Our results reinforce the hypothesis that skin conditions and depressive disorders are concurrently associated in older adults. However, no evidence of the predictive effect of skin problems on depression (and vice versa) was found in our community sample. Despite the deleterious effect of the coexistence of these problems in older adults, studies are lacking. This article highlights the importance of this issue and emphasizes the need for further research on this topic.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».