Factors influencing depression in community-dwelling elderly patients with osteoarthritis of the knee in China: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee osteoarthritis (OA) and depression are both major health issues influencing the quality of elderly life. The aim of the present study was to explore the prevalence of depression and the factors influencing depression in community-dwelling elderly patients with OA of the knee in China. METHODS: We conducted a cross-sectional descriptive study. The study included 214 participants aged 60 and older diagnosed with OA of the knee. The depression of the elderly was measured by using the Geriatric Depression Scale (GDS). Participants were asked to complete a demographic questionnaire, the GDS, the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), the society dimension of Arthritis Impact Measurement Scales 2 (AIMS2). In addition, the participants performed a timed up and go test (TUG) and the stair-climb test (SCT). RESULTS: The average age of the participants was 69.2 ± 7.63 years old, their body mass index (BMI) was 25.2 ± 3.85, and their disease duration was 5.9 ± 7.72 years. The mean total score of the GDS was 4.43 ± 2.89, and the GDS scores correlated positively with pain (r = 0.45, P < 0.001), stiffness (r = 0.40, P < 0.001), physical function (r = 0.52, P < 0.001),TUG (r = 0.35, P < 0.001), and SCT (r = 0.47, P < 0.001) and negatively with social support (r = - 0.35, P < 0.001).Analysis using multiple regression demonstrated that physical function, social support, and SCT explained 36.8% of the variance in depression. CONCLUSIONS: Our findings suggested that physical function, social support, and lower extremity strength were predictors of depressive symptoms in community-dwelling elderly people with OA of the knee. Focusing on this elderly group with increasing functional exercise, positive social interaction and support, and lower limb muscle strength training should help in the prevention of depression.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».