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Enregistrement W2766862688 · doi:10.1093/gerona/glx215

12 Year Trajectories of Depressive Symptoms in Community-Dwelling Older Adults and the Subsequent Risk of Death Over 13 Years

2017· article· en· W2766862688 sur OpenAlexaff
Saira Saeed Mirza, M. Arfan Ikram, Rosanne Freak‐Poli, Albert Hofman, Dimitris Rizopoulos, Henning Tiemeier

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesMinistry of Education
Mots-clésDepressive symptomsGerontologyMedicineDemographyPsychiatryCognitionSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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