Does depression in mid-life predispose to greater cognitive decline in later life in the Whitehall II cohort?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Later-life depression appears to have different symptomatology and possibly underlying pathology to younger adults. Depression is linked to dementia but whether it is a risk factor or an early sign of dementia remains unclear. Neuroinflammation is increasingly recognised in both conditions. AIMS: To investigate the link between depression, inflammation and dementia. We hypothesised that recurrent depression increases the rate of cognitive decline in older adults and that this effect is modified by anti-inflammatory medication. METHODS: We used data from Whitehall II including cognitive test results and reliable measures to assess depression. Depression was defined as a self-reported diagnosis or a score of ≥20 on the CESD. The presence/absence of inflammatory illness was assessed using a standardised list of inflammatory conditions. Individuals with dementia, chronic neurological and psychotic conditions were excluded. Logistic and linear regression was used to examine the effect of depression on cognitive test performance and the effect of chronic inflammation. LIMITATIONS: Lack of clinical diagnoses of depression. RESULTS: There were 1063 individuals with and 2572 without depression. Depression did not affect deterioration in episodic memory, verbal fluency or the AH4 test at 15-year follow up. We found no evidence of an effect of anti-inflammatory medication. Depressed individuals had worse cross-sectional performance on the Mill Hill test and tests of abstract reasoning and verbal fluency at both baseline and 15-year follow-up. CONCLUSIONS: Using a UK based study with a long follow-up interval we have shown that depression in individuals aged >50 is not associated with increased cognitive decline.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».