Prevalence of Geriatric Depression and Alexithymia and their association with sociodemographic characteristics in a sample of elderly persons living in Buenos Aires, Argentina
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: to evaluate the prevalence of Geriatric Depression and Alexithymia and their association with sociodemographic characteristics in independent elderly persons without known depression. Method: a cross-sectional study was conducted, based on a non-probabilistic, intentional type sampling strategy. A total of 176 independent men and women aged over 60 years residing in the city of Buenos Aires, Argentina, were evaluated through individual interviews using the following instruments: a sociodemographic (ad hoc) questionnaire, an adapted version of the questionnaire of the Yesavage Geriatric Depression Scale (V-15) and the Latin American Alexithymia LAC TAS-20 Scale. The Chi-squared and Student's t-tests were used and the Odds Ratio was calculated, with a probability of error less than or equal to 0.05. Results: The mean age was 73 years (+7.1 years) and 72.7% of the participants were women. The prevalence of Geriatric Depression was 35.8%, while that of Alexithymia was 50.6%. The presence of Geriatric Depression was significantly associated with the female gender and with individuals who did not work. High Alexithymia values were observed among those with primary education and a low occupational level. Conclusion: The evaluation of Geriatric Depression and Alexithymia in clinical care is recommended, and the social determinants of the health of the elderly should also be considered in the diagnosis and treatment of these conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».