The longitudinal patterns of depression subtypes and stressors in depression severity in the Canadian longitudinal study on aging (<scp>CLSA</scp>)
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The current study aims to characterize the longitudinal patterns of depression subtypes and investigate the associations among the stability of depression subtypes, COVID-19-related stressors, and depression severity. METHODS: The study utilized data from the Canadian Longitudinal Study on Aging, which is a national, long-term study of Canadian adults aged 45 and older (n = 12,957). Latent profile analysis was used to identify latent depression subtypes. Latent transition analysis was then applied to assess the stability of these subtypes over time. Hierarchical multivariate linear regression was used to explore the relationships among these identified depression subtypes, COVID-19-related stressors, and depression severity among males and females, respectively. RESULTS: Distinct depression subtypes were identified. Except for atypical depression, other depression subtypes showed greater stability over time. We also found that melancholic depression (B = 9.432) and typical depression (B = 6.677) were strongly associated with depression severity during the pandemic. Health-related stressors (B = 0.840), conflict (B = 3.639), difficulties accessing resources (B = 0.927), separation from family (B = 0.840), and caregiving experience (B = 0.764), were significantly associated with increased depression severity. Sex-specific analyses also revealed differences in the associations between stressors and depression severity between males and females. CONCLUSIONS: This study contributes valuable insights into the latent clustering of depression subtypes and their stability. Stressors were associated with increased depression severity, with distinct associations observed among males and females. These findings have implications for targeted early interventions and integrated clinical management strategies by providing the evidence base for tailored mental health care during and after the 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 | 0,001 | 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 ».