Importance of modelling decisions on estimating trajectories of depressive symptoms and co-morbid conditions in older adults: Longitudinal studies from ten European countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: International comparisons of trajectories of depressive symptoms in older adults are scarce and longitudinal associations with co-morbid conditions not fully understood. OBJECTIVE: To compare trajectories of depressive symptoms from participants living in 10 European Countries and identify ages at which the associations of co-morbid conditions with these trajectories become more relevant. METHODS: Latent growth curve models were fitted to depressive symptoms scores from participants of the Survey of Health and Retirement in Europe (SHARE) initiative (combined n = 21,253) and co-morbid conditions modelled as time varying covariates. To identify the ages at which the association between co-morbid conditions and depressive symptoms was significant the Johnson-Neyman (JN) technique was used. RESULTS: The shape of depressive symptoms trajectories varied between countries, and was highly dependent on modelling decisions. The association between the average number of co-morbidities reported over time and depressive symptoms was consistent and positive across countries and ages. CONCLUSION: International differences in ageing-related trajectories of depressive symptoms emerged. The longitudinal association of co-morbid conditions with trajectories of depressive symptoms was found, but the results overall suggest that modelling decisions could greatly influence the outcomes, and should thus be interpreted with caution.
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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 | 0,132 | 0,207 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».