Depressive symptoms in the entire spectrum of cognitive ageing in Greece: evidence from the Hellenic Longitudinal Investigation of Aging and Diet (HELIAD)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study (i) the prevalence of mild and moderate-to-severe depressive symptoms in the entire spectrum of cognitive ageing in Greece and (ii) the relationship between these symptoms and demographic and clinical data. METHODS: The study was based on the randomly selected cohort of the Hellenic Longitudinal Investigation of Aging and Diet (HELIAD). Depressive symptoms were assessed with the 15-item version of the Geriatric Depression Scale. Participants also received a comprehensive neuropsychological assessment, while the clinical diagnoses of dementia and mild cognitive impairment were established according to international diagnostic criteria. Statistical analyses relied on comparison tests and a logistic (proportional odds) ordinal regression model. RESULTS: Depressive symptoms were detected in 19.5% of the 1936 study participants, while 11.3% of both people with MCI and dementia had moderate-to-severe depressive symptoms. The regression model revealed that older adults with more severe depressive symptoms were more likely female, cognitively impaired, less educated, were treated with psychotropic medication and lived in Attica versus Thessaly. CONCLUSIONS: Since depressive symptoms were detected in almost one in five older adults, healthcare professionals in Greece should safeguard the timely detection and effective treatment of such symptoms and the post-diagnostic care of older adults with depression.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».