Pandemic-Induced Depression Among Older Adults with a History of Cancer During the COVID-19 Pandemic: Findings from the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The objectives of this study were to identify the prevalence of, and factors associated with, incident and recurrent depression in a sample of older adults with a history of cancer during the COVID-19 pandemic. Materials and Methods: Data were drawn from four waves of the Canadian Longitudinal Study on Aging Comprehensive Cohort (n=2486 with cancer). The outcome of interest was a positive screen for depression based on the CES-D-10 during the autumn of 2020. Results: Among older adults with cancer and no pre-pandemic history of depression (n=1765), 1 in 8 developed first onset depression during the pandemic. Among respondents with cancer and a history of depression (n=721), 1 in 2 experienced a recurrence of depression. The risk of both incident and recurrent depression was higher among those who were lonely, those with functional limitations, and those who experienced an increase in family conflict during the pandemic. The risk of incident depression only was higher among older women, those who did not engage in church or religious activities, those who experienced a loss of income during the pandemic, and those who became ill or had a loved one become ill or die during the pandemic. The risk of recurrent depression only was higher among those who felt isolated from others and those whose income did not satisfy their basic needs. Conclusion: Health care providers should continue to screen and provide mental health support to their cancer patients and those with a lifetime history of cancer, with consideration for those with the aforementioned vulnerabilities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».