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Enregistrement W2999288427 · doi:10.31389/jltc.15

Depression and Aggressive Behaviour in Continuing Care: How Cognitive Impairment Might Not Explain the Whole Story

2020· article· en· W2999288427 sur OpenAlexaboutno aff
Éric R. Thériault, Amy Grant

Notice bibliographique

RevueJournal of Long-Term Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Clinical psychologyContext (archaeology)CognitionPsychologyNeurocognitivePsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: There is currently little research examining the relationship between depression and aggressive behaviour among individuals receiving long-term care. Previous research has focused on older adults with neurocognitive disorders (e.g., Alzheimer’s). These studies have found a positive association between aggressive behaviour and depression and are additionally associated with cognitive impairment in older adults.Objectives: The current study aims to better understand the relationship between aggressive behaviour and depression amongst older adults with and without cognitive impairment, as previous studies have not yet examined how these relationships may differ across levels of cognitive functioning.Methods: Data from the Continuing Care Reporting System administered by the Canadian Institute for Health Information was used. At the time of analysis, data for individuals receiving continuing care was available across seven Canadian provinces and one territory.Findings: Data from 2,682,612 individuals were extracted (Mage = 80.42, SD = 11.5). A positive relationship between aggressive behaviour and depressive symptoms was found for those with and without cognitive impairment. There was no evidence of a mediating effect of cognitive impairment on aggressive behaviour. Individuals with symptoms of depression demonstrated more aggressive behaviours.Limitations: A limitation of the current work is the cross-sectional nature of the data examined. This restricts the ability to determine causation, and the questions of “Do depressive symptoms predict aggressive behaviour?” or “Are aggressive behaviours early symptoms of depression?” remain.Implications: These findings indicate that, independent of cognition, those with depressive symptoms are more likely to exhibit aggressive behaviour. Recommendations on identification and treatment of depression in this population are discussed and related policy changes are considered.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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