Identifying the Factors Related to Depressive Symptoms Amongst Community-Dwelling Older Adults with Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
High-level depressive symptoms have been reported in individuals with mild cognitive impairment (MCI), resulting in increased risk of progression to dementia. However, studies investigating the correlates of depressive symptoms among this population are scarce. This study aimed to investigate the significant socio-demographic, lifestyle-related and disease-related correlates of depressive symptoms among this cohort. Cross-sectional data were obtained from a sample of 154 Chinese community-dwelling older adults with MCI. MCI subjects were screened by the Montreal Cognitive Assessment. Depressive symptoms were measured by the Geriatric Depression Scale. Possible correlates of depressive symptoms in individuals with MCI were explored by multiple linear regressions. The prevalence of depressive symptoms among Chinese older adults with MCI was 31.8%. In multiple regression analysis, poor perceived positive social interaction, small social network, low level of physical activity, poor functional status, subjective memory complaint, and poor health perception were correlated with depressive symptoms. The findings highlight that depressive symptoms are sufficient to warrant evaluation and management in older adults with MCI. Addressing social isolation, assisting this vulnerable group in functional and physical activities, and cultivating a positive perception towards cognitive and physical health are highly prioritized treatment targets among individuals with MCI.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».