Correlates of depressive symptoms in late middle-aged Taiwanese women: findings from the 2009 Taiwan National Health Interview Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown that depressive symptoms in middle-aged women were associated with a number of factors such as climacteric symptoms. Nevertheless, studies based on population-based data with a wide range of potential correlates are still scarce. Therefore, the aim of this study was to investigate the correlates of depressive symptoms in late middle-aged Taiwanese women using data from a nationally-representative, population-based survey. METHODS: Women aged 50.0-65.0 years were identified from the dataset of the 2009 Taiwan National Health Interview Survey. The outcome measure was depressive symptoms in the past week, evaluated using the Center for Epidemiologic Studies Short Depression Scale (CES-D 10) with a cut-off score of 10 or greater. Univariate and multiple logistic regression analyses were used to evaluate the correlates of depressive symptoms. RESULTS: The mean age of the 533 respondents was 56.7 years. Depressive symptoms were present in 53 respondents (9.9%). Multiple logistic regression analysis revealed that an education level of elementary school or below (adjusted odds ratio [AOR] = 3.19, P = 0.003), nulliparity (AOR = 8.10, P = 0.001), living alone (AOR = 5.47, P = 0.003), never having worked (AOR = 4.14, P = 0.008), lack of regular exercise (AOR = 3.01, P = 0.003), a perceived health status of fair or bad (AOR = 4.34, P < 0.001), and somatic climacteric symptoms (AOR = 2.32, P = 0.012) were independent and significant factors of depressive symptoms in late middle-aged Taiwanese women. CONCLUSIONS: Findings from this secondary analysis of a population-based survey suggested independent associations of somatic climacteric symptoms, and a number of socio-demographic and health-related factors with depressive symptoms in late middle-aged Taiwanese women.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».