Differential Associations Between Depressive Symptom-Domains With Anxiety, Loneliness, and Cognition in a Sample of Community Older Chinese Adults: A Multiple Indicators Multiple Causes Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives Depressive symptoms are common in older adults, and often co-occur with other mental health problems. However, knowledge about depressive symptom-domains and their associations with other conditions is limited. This study examined depressive symptom-domains and associations with anxiety, cognition, and loneliness. Research Design and Methods A sample of 3,795 participants aged 60 years and older were recruited from the community in Hong Kong. They were assessed for depressive symptoms (Patient Health Questionnaire-9 [PHQ-9]), anxiety (Generalized Anxiety Disorder 7-item), loneliness (UCLA 3-item), and cognition (Montreal Cognitive Assessment 5-Minute Protocol). Summary descriptive statistics were calculated, followed by confirmatory factor analysis of PHQ-9. Multiple Indicators Multiple Causes analysis was used to examine the associations between mental health conditions in the general sample and subgroups based on depressive symptom severity. Results A 4-factor model based on the Research Domain Criteria showed the best model fit of PHQ-9 (χ2/df = 10.63, Root-Mean-Square Error of Approximation = 0.05, Comparative Fit Index = 0.96, Tucker–Lewis Index = 0.93). After adjusting for demographics, 4 depressive symptom-domains were differentially associated with anxiety, loneliness, and cognition across different depression severity groups. The Negative Valance Systems and Internalizing domain (NVS-I; guilt and self-harm) were consistently associated with anxiety (β = 0.45, 0.44) and loneliness (β = 0.11, 0.27) regardless of depression severity (at risk/mild vs moderate and more severe, respectively, all p < .001). Discussion and Implications The consistent associations between the NVS-I domain of depression with anxiety and loneliness warrant attention. Simultaneous considerations of depressive symptom-domains and symptom severity are needed for designing more personalized care. Clinical Trials Registration Number NCT03593889
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».