Assessing the relationship between multimorbidity and depression in older men and women: the International Mobility in Aging Study (IMIAS)
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Our study aims to assess whether multimorbidity is an independent risk factor for the development of depression in older adults living in Canada, Brazil, Colombia, and Albania and examines differences in incidence of depression regarding social and psychosocial characteristics.Methods: The longitudinal International Mobility Aging Study (IMIAS) collected information from adults between 65–74 years old. Depression was defined by a 16 or higher score assessed by the Centre for Epidemiological Studies Depression (CES-D) Scale. Multimorbidity was defined as having two or more chronic conditions, which were self-reported by participants using a list of eight physical chronic conditions. Poisson regression was performed to estimate the relative risk of depression in older adults with multimorbidity compared to those living with 0–1 chronic conditions, adjusting for sex, age, education, number of doctor visits, degree of assistance needed, social support, and smoking status. The analysis was stratified by study region (Canada; Latin America; Albania).Results: Crude and adjusted models showed no statistically significant associations between multimorbidity and the incidence of depression in any of the study regions, confirmed by sensitivity analyses. However, the incidence of depression varied across study region, confirmed by the intra-class correlation coefficient which indicated that 13% of variations in depression incidence were due to geographic differences.Conclusion: Multimorbidity does not appear to increase the risk of developing depression in older adults between 65–74. Higher rates of depression in Latin America and Albania (compared to Canada) may be attributed to lifecourse exposures to social and economic adversity in these regions.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».