Coronavirus disease 2019 is associated with long-term depressive symptoms in Spanish older adults with overweight/obesity and metabolic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The coronavirus disease 2019 (COVID-19) has serious physiological and psychological consequences. The long-term (>12 weeks post-infection) impact of COVID-19 on mental health, specifically in older adults, is unclear. We longitudinally assessed the association of COVID-19 with depression symptomatology in community-dwelling older adults with metabolic syndrome within the framework of the PREDIMED-Plus cohort. Methods Participants ( n = 5486) aged 55–75 years were included in this longitudinal cohort. COVID-19 status (positive/negative) determined by tests (e.g. polymerase chain reaction severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, IgG) was confirmed via event adjudication (410 cases). Pre- and post-COVID-19 depressive symptomatology was ascertained from annual assessments conducted using a validated 21-item Spanish Beck Depression Inventory-II (BDI-II). Multivariable linear and logistic regression models assessed the association between COVID-19 and depression symptomatology. Results COVID-19 in older adults was associated with higher post-COVID-19 BDI-II scores measured at a median (interquartile range) of 29 (15–40) weeks post-infection [fully adjusted β = 0.65 points, 95% confidence interval (CI) 0.15–1.15; p = 0.011]. This association was particularly prominent in women ( β = 1.38 points, 95% CI 0.44–2.33, p = 0.004). COVID-19 was associated with 62% increased odds of elevated depression risk (BDI-II ≥ 14) post-COVID-19 when adjusted for confounders (odds ratio; 95% CI 1.13–2.30, p = 0.008). Conclusions COVID-19 was associated with long-term depression risk in older adults with overweight/obesity and metabolic syndrome, particularly in women. Thus, long-term evaluations of the impact of COVID-19 on mental health and preventive public health initiatives are warranted in older adults.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».