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Enregistrement W2985166481 · doi:10.1186/s12888-019-2309-y

Depression in middle and older adulthood: the role of immigration, nutrition, and other determinants of health in the Canadian longitudinal study on aging

2019· article· en· W2985166481 sur OpenAlexafffundabout
Karen Davison, Yu Lung, Shen Lin, Hongmei Tong, Karen Kobayashi, Esme Fuller‐Thomson

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of VictoriaCanadian Association for Co-operative EducationMacEwan UniversityUniversity of TorontoKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaFulbright Canada
Mots-clésMedicineDemographySocioeconomic statusDepression (economics)AnthropometryGerontologyImmigrationCohortLongitudinal studyCohort studyLogistic regressionCross-sectional studyCenter for Epidemiologic Studies Depression ScaleEnvironmental healthPsychiatryPopulationAnxietyDepressive symptomsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about depression in middle-aged and older Canadians and how it is affected by health determinants, particularly immigrant status. This study examined depression and socio-economic, health, immigration and nutrition-related factors in older adults. METHODS: Using weighted comprehensive cohort data from the baseline Canadian Longitudinal Study on Aging (n = 27,162) of adults aged 45-85, gender-specific binary logistic regression was conducted with the cross-sectional data using the following variables: 1) Depression (outcome) measured using the Center for Epidemiologic Studies Short Depression (CESD-10) rating scale; 2) Immigration status: native-born, recent and mid-term (< 20 years), and long-term immigrants (≥20 years); and 3) covariates: socioeconomic status, physical health (e.g., multi-morbidity), health behavior (e.g., substance use), over-nutrition (e.g., anthropometrics), under-nutrition (e.g., nutrition risk), and dietary intake. RESULTS: The sample respondents were mainly Canadian-born (82.6%), women (50.6%), 56-65 years (58.9%), earning between C$50,000-99,999 (33.2%), and in a relationship (69.4%). When compared to Canadian-born residents, recent, mid-term (< 20 years), and longer-term (≥ 20 years) immigrant women were more likely to report depression and this relationship was robust to adjustments for 32 covariates (adjusted ORs = 1.19, 2.54, respectively, p < 0.001). For women, not completing secondary school (OR = 1.23, p < 0.05), stage 1 hypertension (OR = 1.31, p < 0.001), chronic pain (OR = 1.79, p < 0.001), low fruit/vegetable intakes (OR = 1.33, p < 0.05), and fruit juice (OR = 1.80, p < 0.001), chocolate (ORs = 1.15-1.66, p's < 0.05), or salty snack (OR = 1.19, p < 0.05) consumption were associated with depression. For all participants, lower grip strength (OR = 1.25, p < 0.001) and high nutritional risk (OR = 2.24, p < 0.001) were associated with depression. For men, being in a relationship (OR = 0.62, p < 0.001), completing post-secondary education (OR = 0.82, p < 0.05), higher fat (ORs = 0.67-83, p's < 0.05) and omega-3 egg intake (OR = 0.86, p < 0.05) as well as moderate intakes of fruits/vegetables and calcium/high vitamin D sources (ORs = 0.71-0.743, p's < 0.05) predicted a lower likelihood of depression. For men, chronic conditions (ORs = 1.36-3.65, p's < 0.001), chronic pain (OR = 1.86, p < 0.001), smoking (OR = 1.17, p < 0.001), or chocolate consumption (ORs = 1.14-1.72, p's < 0.05) predicted a higher likelihood of depression. CONCLUSIONS: The odds of developing depression were highest among immigrant women. Depression in middle-aged and older adults is also associated with socioeconomic, physical, and nutritional factors and the relationships differ by sex. These results provide insights for mental health interventions specific to adults aged 45-85.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, 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

Citations54
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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