Abstract WMP19: A Brain Care Score for Risk of Late-Life Depression: Data From the UK Biobank Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The 21-point Brain Care Score (BCS), developed via a modified Delphi process with practitioners and patients, is a novel instrument designed to motivate behavioral and lifestyle changes, ultimately aiming to decrease incidence of dementia and stroke (Fig 1). Whether or not BCS components are associated with longitudinal changes in mood disorders is not clear. For this study, we tested the hypothesis that the BCS also significantly correlates to late-life depression incidence in the UK Biobank (UKB). Design / Methods: The BCS was derived from UKB participants (using both the hospital and general practitioners cohort) aged 40-69 years, at baseline (2006-2010). After excluding patients with prevalent psychiatric disorders, we performed multivariable Cox proportional hazard regression models between the BCS and risk of incident late-life depression, adjusting for sex and stratified by age groups (<50, 50-59, >59 years). Results: The total BCS (median: 12; IQR:11-14) was derived for 416,370/502,408 (83%) UKB participants with complete data (mean age: 57; females: 54%). After exclusion of 50,395 participants who had mood or psychiatric disorders other than depression, a total of 365,975 participants were included in our analysis. In total, 6,628 incident cases of late-life depression were documented during the median follow-up period of 13 years. Each five-point increase in BCS was associated with a 59% (HR: 0.41, 95% CI: -0.03-0.85) decreased incidence of late-life depression among UKB participants aged <50, 35% (HR: 0.65, 95% CI: 0.57-0.74) among those aged 50-59; and 28% (HR: 0.72, 95% CI: 0.65-0.79) lower risk among those aged >59). Conclusions: In addition to its associations with dementia and stroke incidence, the BCS strongly correlates with late-life depression incidence in the UK Biobank. Additional research is needed to understand the association between BCS elements and late life depression in additional, diverse cohorts.
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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 | 0,001 | 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 ».