12 Year Trajectories of Depressive Symptoms in Community-Dwelling Older Adults and the Subsequent Risk of Death Over 13 Years
Notice bibliographique
Résumé
Background: Populations of depressed persons are typically comprised of individuals with different courses of depression and thus might carry different risks of death. This study aimed to identify different trajectories of depressive symptoms in community-dwelling older adults and study the risk of death across these trajectories. Methods: In the population-based Rotterdam Study, depressive symptoms (Center for Epidemiological Studies-Depression scale) at three examination rounds (1993-2004) from 3,325 dementia-free participants (mean age 64.6 ± 6.1 years) were used to identify depression trajectories by latent-class trajectory modeling. Mortality rates by trajectory were calculated over a subsequent 13 year period (2002-2015), that is using 23 years of follow-up data. Results: Five trajectories of depressive symptoms characterized by low (73.4%), decreasing (11.1%), remitting (5.1%), increasing (7.7%), and high (2.7%) depressive symptoms were identified. Compared with persons in the low symptoms trajectory, persons with a trajectory of increasing depressive symptoms (hazard ratio [HR]: 1.21 [95% CI = 1.02, 1.44]) had a higher risk of death, but not those with remitting depressive symptoms, HR: 1.06 (95% CI = 0.85, 1.32). The estimates for the high symptoms trajectory were also suggestive of a higher risk of mortality, HR: 1.20 (95% CI = 0.91, 1.58). Conclusions: Repeated measures of depression can help predict long-term health outcomes in persons with depressive symptoms. Participants with increasing symptoms over time had a higher risk of death than those with low or no depressive symptoms. Transient high depressive symptoms that remitted were not associated with a higher risk compared with those with no symptoms. Our results open avenues for etiological and prognostic research to focus upon risk factors' key to a particular trajectory.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».