The association between anemia and depression in older adults and the role of treating anemia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the association between anemia and depression and whether the treatment of anemia modifies the effect of the association between anemia and depression. METHODS: This secondary data analysis is based on data from the Enquête sur la santé des aînés (ESA)-Services study conducted in 2011-2013 on community-dwelling older adults recruited in primary care and have given access to their medico-administrative data (n = 1447). The presence of anemia was self-reported, as was depression (major and minor) aligned with symptoms of the DSM-5. Treated anemia was based on the presence of medications delivered to participants. Cross-sectional associations were analyzed using multivariable logistic regression, controlling for confounders. RESULTS: The prevalence of self-reported anemia in our sample was estimated at 6.7%. Self-reported anemia was associated with increased odds of depression. Individuals with untreated anemia had a 2.6-fold increased odds of depression compared to those with no anemia. In contrast, the odds of depression in individuals with treated anemia were not different from individuals with no anemia. CONCLUSION: The findings underline the importance of treating anemia in older adults. Future longitudinal studies are needed to replicate the findings and further explore the role of treating anemia on symptoms of depression.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».