How Did the COVID-19 Lockdown Pandemic Affect the Depression Symptomatology in Mediterranean Older Adults with Metabolic Syndrome?
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: To control the COVID-19 spread, in March 2020, a forced home lockdown was established in Spain. In the present study, we aimed to assess the effect of mobility and social COVID-19-established restrictions on depressive symptomatology in older adults with metabolic syndrome. We hypothesize that severe restrictions might have resulted in detrimental changes in depressive symptomatology. Methods: 2,312 PREDIMED-Plus study participants (men = 53.9%; mean age = 64.9 ± 4.8 years) who completed a COVID-19 lockdown questionnaire to assess the severity of restrictions/lockdown and the validated Spanish version of the Beck Depression Inventory-II (BDI-II) during the three established phases concerning the COVID-19 lockdown in Spain (prelockdown, lockdown, and postlockdown) were included in this longitudinal analysis. Participants were categorized according to high or low lockdown severity. Analyses of covariance were performed to assess changes in depressive symptomatology across lockdown phases. Results: < 0.001); a nonsignificantly larger decrease was observed in participants allocated in the low-lockdown category (low: -0.59 (-0.95, -0.23), high: -0.43 (-0.67, -0.19)). Similar decreases in depression symptomatology were found for the physical environment dimension. The post- and prelockdown phase BDI-II scores were roughly similar. Conclusions: The COVID-19 pandemic lockdown was associated with a decrease in depressive symptomatology that returned to prelockdown levels after the lockdown. The degree of lockdown was not associated with depressive symptomatology. The potential preventive role of the physical environment and social interactions on mental disorders during forced home lockdown should be further studied. This trial is registered with ISRCTN89898870. Retrospectively registered on 24 July 2014.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».