Breathless and Blue in the Canadian Longitudinal Study on Aging: Incident and Recurrent Depression Among Older Adults with COPD During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: The COVID-19 pandemic and related public health measures intensified risk factors for depression and concurrently heightened numerous health-related stressors for individuals with Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). Utilizing a comprehensive longitudinal sample of Canadian older adults, this study examined the incidence and recurrence of depression among older adults with COPD, and identified factors that were associated with depression during the pandemic among this population. Methods: Data came from four phases of the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) (n=875 with COPD). The primary outcome of interest was a positive screen for depression based on the CES-D-10, during autumn of 2020. Bivariate and multivariate logistic regression analyses were performed to identify factors that were associated with depression. Results: Approximately 1 in 6 (17%) respondents with COPD and no lifetime history of depression developed depression for the first time during the early stages of the pandemic. Approximately 1 in 2 (52%) participants with COPD and a history of depression experienced a recurrence of depressive symptoms during this period. Loneliness, functional limitations, and family conflict were associated with a higher risk of both incident and recurrent depression. The risk of incident depression only was higher among those who had difficulty accessing healthcare resources. The risk of recurrent depression only was higher among women, those with a post-secondary education, and those with more adverse childhood experiences. Conclusion: Screening and interventions aimed at individuals with COPD, both with and without a history of depression, are warranted to potentially mitigate the mental health impacts of the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».