Factors Associated With Depressive Symptoms Among U.S. Older Chinese Immigrants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Chinese Americans represent the largest Asian ethnic subgroup in the United States. Depression is the most common mental health problem among older adults. However, we have a limited understanding of depressive symptoms among older Chinese immigrants. The study aimed to examine the potential factors associated with depressive symptoms among older Chinese immigrants in U.S. Methods: We recruited participants from psychiatric clinics who sought professional help in New York City. Inclusion criteria were Chinese immigrants from Asian countries 50 years or older; able to speak and understand either Mandarin or Cantonese; and had a diagnosis with major depressive disorder. Depressive symptoms were measured with Quick Inventory of Depressive Symptomatology; cognitive function was measured with Montreal cognitive assessment; sleep quality was measured with Pittsburgh Sleep Quality Index, and physical activity was measured with International Physical Activity Questionnaire. Descriptive statistics and multiple regression were performed. Results: Participants were ninety-nine Chinese older immigrants (mean age: 60.69 ± 7.62 years). Participants who had more children (p < .05), poor health status (p < .01), poor quality of life (p < .01), less social support (p < .01), and need help with activities of daily living (p < .05) had more depressive symptoms. Cognitive function, sleep quality, and physical activity were significantly associated with depressive symptoms. Conclusions & Implications: Poor cognitive function, poor sleep quality, and less physical activity were associated with depressive symptoms. Our results provide knowledge for developing culturally tailored self-management interventions for older Chinese immigrants with depressive disorder in managed care settings.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».