Mediation and moderated mediation in the relationships among income condition, depression, cognition and residence among older adults in China
Notice bibliographique
Résumé
AIM: A better income condition has always been associated with better cognition; however, studies that have demonstrated the pathway of this relationship are limited. We aim to evaluate the mediation effect of depression in this association, and whether this mediation is moderated by the place of residence. METHODS: We conducted a face-to-face study, including 3230 older adults aged >60 years in Xiamen, China, in 2016. The income condition of participants was categorized into three groups: income less than expenditure, income equals expenditure and income more than expenditure. Depression was measured using the Geriatric Depression Scale and cognition was evaluated using the Montreal Cognitive Assessment tool. We first examined a simple mediation model where depression was a mediator between income condition and cognition. Furthermore, residence was systematically integrated into the model as a moderator, and the model was adjusted for age, gender, number of year of education, hypertension and diabetes. All mediation and moderated mediation effects were estimated by the plug-in "PROCESS" in SPSS. RESULTS: In total, 2852 participants were finally included. Depression partially mediated the relationship between income condition and cognition (indirect effect = 0.25, total effect = 0.72). Moderated mediation analyses indicated that a direct effect only existed among urban older adults (B = 0.92; 95% confidence interval [CI]: [0.47-1.38]), whereas an indirect effect was stronger for individuals in urban (B = 0.28; 95% CI: [0.18-0.41]) rather than rural environments (B = 0.17; 95% CI: [0.11-0.26]). CONCLUSIONS: A better income condition is a protective factor for cognition and it partially benefits work through milder depressive symptoms, particularly in older adults in urban residences. Geriatr Gerontol Int 2020; 20: 860-866.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».