Association between depression and blood pressure in community-dwelling older adults: focus on Bushehr elderly health (BEH) program
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Depression and increased blood pressure are significant burdens in elderly care. This study was conducted to discover the association between hypertension (HTN) and depression based on data obtained from the Bushehr Elderly Health (BEH) program in a large population of Iranian elderly in Bushehr, southern Iran. METHODS: This study was carried out based on data obtained from the Bushehr Elderly Health (BEH) program in a large population of Iranian elderly in Bushehr, a southern city in Iran. 2419 old adults were included in the study through multi-stage random sampling. Depression was assessed using Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), and blood pressure was measured using a standard mercury sphygmomanometer. Statistical analysis was conducted via chai-square, analysis of variance (ANOVA), and univariate and multivariate linear regression tests. RESULTS: The mean age of participants was 69.95 ± 6.95 years. The prevalence of depression was 23.8%. Diastolic blood pressure (DBP) decreased with increasing PHQ score (B=-0.001; 95%CI: -0.00 to -0.00, P-value = 0.011). In the final model adjusted for confounding variables, no significant association was found between depression score and DBP (B=-0.00; 95%CI: -0.00 to 0.00, P = 0.13). Conversely, in the final model, which included the confounding variable, SBP was significantly associated with depression. It was deduced that a variable acted as a negative confounder in this association; in a way that with increased depression score, SBP significantly decreased (B=-0.00; 95% CI: -0.00 to -0.00, P = 0.04). CONCLUSION: Depression and its related medications could be significantly associated with controlled SBP. Health practitioners in primary health care centers must monitor the elderly inflicted with HTN for early symptoms of depression to help maintain blood pressure levels using medicinal and non-medicinal interventions.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».