Trajectories of Depression and Their Predictors in a Population-Based Study of Korean Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine trajectories of depression in older adults and to identify predictors of membership in the different trajectory groups. A total of 3983 individuals aged 65 or older were included. Latent class growth models were used to identify trajectory groups. Of 3983 individuals, 2269 (57%) were females, with a mean baseline age of 72.4 years ( SD = 6 years). Four depression trajectories were identified across 8 years of follow-up: “low-flat” ( n = 3636; 86.6%), “low-to-middle” ( n = 214; 9.2%), “low-to-high” ( n = 31; 1.3%), and “high-stable” ( n = 102; 2.9%). Compared to the low-flat depression group, high-stable depression group members were more likely to be female, have three or more chronic diseases, and were more likely not to own a home. Our findings will assist health policy decision-makers in planning intervention programs targeting those most likely to experience persistent depression in order to improve psychological well-being in the elderly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».