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Enregistrement W4360600067 · doi:10.2196/44682

The Effect of Activity Participation in Middle-Aged and Older People on the Trajectory of Depression in Later Life: National Cohort Study

2023· article· en· W4360600067 sur OpenAlexvenueno aff
Yan Gao, Zhihao Jia, Liangyu Zhao, Suyue Han

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Social Science Fund of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationShandong University
Mots-clésDepression (economics)Longitudinal studyPsychologyActivities of daily livingCohortCohort studyGerontologyMedicineDemographyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: More activity participation is an important means of handling depression and promoting positive aging, but the impact of changes in activity participation on the developmental trajectory of depression has not been fully studied. OBJECTIVE: The purpose of this study is to study the relationship between current activity participation and depression in middle-aged and older people (≥45 years old) and the relationship between activity participation and the developmental trajectory of depression in later life in China. METHODS: This study used data from the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) across 7 years and included a total of 4818 middle-aged and older people (≥45 years old). Controlling for relevant control variables, the latent growth curve model and the cross-lag model were used to assess the effect of changes in activity participation on the depression trajectory in later life and the main lag relationship between activity participation and depression. Activity participation as well as depression were measured using the self-reported activity and health status based on the CHARLS questionnaire. RESULTS: Among the 4818 respondents, the mean values of physical activity participation, social leisure activity participation, and depression ranged from 76.98 (SD 15.16) to 83.95 (SD 5.72), from 7.43 (SD 8.67) to 9.25 (SD 10.16), and from 7.61 (SD 5.72) to 8.82 (SD 6.51), respectively. Our findings revealed that activity participation could be related to depression. Physical activity participation predicted initial depression (β=-0.631, P<.001) and its trajectory (β=0.461, P<.001). However, social leisure activity participation predicted initial depression (β=-0.223, P<.001) but did not predict its trajectory (β=0.067, P=.159). Finally, cross-lag regression analysis further demonstrated the predictive effect of activity participation on depression. CONCLUSIONS: This study demonstrates the prediction of activity participation for future depression in the Chinese middle-aged and older populations. The data showed that activity participation is significantly associated with changes in depression and future depression among middle-aged and older people in China. The Chinese government should encourage middle-aged and older people to participate in various activities, which can effectively prevent the aggravation of depression and also have a positive significance for positive aging.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,311 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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