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Enregistrement W4390393530 · doi:10.1093/geroni/igad139

Sad Mood Bridges Depressive Symptoms and Cognitive Performance in Community-Dwelling Older Adults: A Network Approach

2023· article· en· W4390393530 sur OpenAlexaboutno aff
Wen Zhang, Tianyin Liu, Dara Kiu Yi Leung, Stephen Cheong Yu Chan, Gloria Hoi Yan Wong, Terry Yat Sang Lum

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMoodAnhedoniaCognitionPsychologyDepression (economics)Clinical psychologyPsychiatryCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objectives Depression and cognitive impairment are common and often coexist in older adults. The network theory of mental disorders provides a novel approach to understanding the pathways between depressive symptoms and cognitive domains and the potential “bridge” that links and perpetuates both conditions. This study aimed to identify pathways and bridge symptoms between depressive symptoms and cognitive domains in older adults. Research Design and Methods Data were derived from 2,792 older adults aged 60 years and older with mild and more severe depressive symptoms from the community in Hong Kong. Depressive symptoms were assessed using the Patient Health Questionnaire (PHQ-9) and cognition using the Montreal Cognitive Assessment 5-minute protocol (MoCA-5min). Summary descriptive statistics were calculated, followed by network estimation using graphical LASSO, community detection, centrality analysis using bridge expected influence (BEI), and network stability analyses to assess the structure of the PHQ-9 and MoCA-5min items network, the pathways, and the bridge symptoms. Results Participants (mean age = 77.3 years, SD = 8.5) scored 8.2 (SD = 3.4) on PHQ-9 and 20.3 (SD = 5.4) on MoCA-5min. Three independent communities were identified in PHQ-9 and MoCA-5min items, suggesting that depression is not a uniform entity (2 communities) and has differential connections with cognition. The network estimation results suggested that the 2 most prominent connections between depressive symptoms and cognitive domains were: (1) anhedonia with executive functions/language and (2) sad mood with memory. Among all depressive symptoms, sad mood had the highest BEI, bridging depressive symptoms and cognitive domains. Discussion and Implications Sad mood seems to be the pathway between depression and cognition in this sample of older Chinese. This finding highlights the importance of sad mood as a potential mechanism for the co-occurrence of depression and cognitive impairment, implying that intervention targeting sad mood might have rippling effects on cognitive health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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