Depression in the Iranian Elderly: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Depression can lead to increased medical costs, impaired individual and social functioning, nonadherence to therapeutic proceeding, and even suicide and ultimately affect quality of life. It is important to know the extent of its prevalence for successful planning in this regard. This study was conducted to determine the prevalence of depression in the Iranian elderly. This systematic review and meta-analysis study was done through Medline via PubMed, SCOPUS, Web of Science, ProQuest, SID, Embase, and Magiran with determined keywords. Screening was done on the basis of relevance to the purpose of the study, titles, abstracts, full text, and inclusion and exclusion criteria. The quality of the articles was assessed using the Newcastle-Ottawa standard scale. After primary and secondary screening, 30 articles were finally included in the study. According to the 30 articles reviewed, the prevalence of depression in the Iranian elderly was 52 percent based on the random-effects model (CI 95%: 46-58). According to the results of the present study, depression in the Iranian elderly was moderate to high. Therefore, more exact assessment in terms of depression screening in elderly people seems necessary. Coherent and systematic programs, including psychosocial empowerment counselling for the elderly and workshops for their families, are also needed. Researchers can also use the results of this study for future research.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».