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Enregistrement W4313339489 · doi:10.1111/psyg.12925

Change in prevalence over time and factors associated with depression among Bangladeshi older adults during the<scp>COVID</scp>‐19 pandemic

2022· article· en· W4313339489 sur OpenAlex
Sabuj Kanti Mistry, ARM Mehrab Ali, Uday Narayan Yadav, Md. Nazmul Huda, Fouzia Khanam, Satyajit Kundu, Jahidur Rahman Khan, Md. Belal Hossain, Afsana Anwar, Saruna Ghimire

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePsychogeriatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of New South Wales
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Depression (economics)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineGerontologyPsychiatryVirologyInternal medicineDiseaseOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Globally, the COVID-19 pandemic seriously affected both physical and mental health conditions. This study aims to assess changes in the prevalence of depression among older adults during the COVID-19 pandemic in Bangladesh and explore the correlates of depression in pooled data. METHODS: This study followed a repeated cross-sectional design and was conducted through telephone interviews on two successive occasions during the COVID-19 pandemic (October 2020 and September 2021) among 2077 (1032 in 2020-survey and 1045 in 2021-survey) older Bangladeshi adults aged 60 years and above. Depression was measured using the 15-item Geriatric Depression Scale (GDS-15). The binary logistic regression model was used to identify the factors associated with depression in pooled data. RESULTS: A significant increase in the prevalence of depression was noted in the 2021 survey compared to the 2020 survey (47.2% versus 40.3%; adjusted odds ratio (aOR): 1.40, 95% confidence interval (CI): 1.11-1.75). Depression was significantly higher among participants without a partner (aOR 1.92, 95% CI 1.45-2.53), with a monthly family income of <5000 BDT (aOR: 2.65, 95% CI 1.82-3.86) or 5000-10 000 BDT (aOR: 1.30, 95% CI 1.03-1.65), living alone (aOR 2.24, 95% CI 1.40-3.61), feeling isolated (aOR 3.15, 95% CI 2.49-3.98), with poor memory/concentration (aOR 2.02, 95% CI 1.58-2.57), with non-communicable chronic conditions (aOR 1.34, 95% CI 1.06-1.69), overwhelmed by COVID-19 (aOR 1.54, 95% CI 1.18-2.00), having difficulty earning (aOR 1.49, 95% CI 1.15-1.92) or obtaining food (aOR 1.56, 95% CI 1.17-2.09) during COVID-19 pandemic, communicating less frequently (aOR 1.35, 95% CI 1.07-1.70) and needing extra care (aOR 2.28, 95% CI 1.75-2.96) during the pandemic. CONCLUSIONS: Policymakers and public health practitioners should provide immediate mental health support initiatives for this vulnerable population during the COVID-19 pandemic and beyond. Policymakers should also invest in creating safe places to practise mindful eating, exercise, or other refuelling activities as a means of preventing and managing depression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle