The Mental Health Toll of the COVID-19 Pandemic on Older Adults with Migraine: A Prospective Analysis of Depression Using the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individuals with migraine are recognized to have a heightened risk of depression compared to the general population. The COVID-19 pandemic and associated public health restrictions exacerbated several known risk factors for depression, but limited longitudinal research has examined the impact of the pandemic on the mental health of people with migraine. Aim: To examine the cumulative incidence of depression and recurrent depression among older adults with migraine, and to identify factors associated with depression among older adults with migraine during the pandemic. Methods: Data came from four waves of the Canadian Longitudinal Study on Aging's comprehensive cohort (n=2181 with migraine). The outcome of interest was a positive screen for depression based on the CES-D-10 during the autumn of 2020. Bivariate and multivariate logistic regression analyses were conducted. Results: Older adults with migraine, both with and without a history of depression, experienced increases in depression when compared to pre-pandemic levels, and when compared to older adults without migraine. The risk of incident and recurrent depression was higher among those who felt lonely and those who experienced an increase in family conflict during the pandemic. The risk of incident depression only was higher among those who experienced difficulty accessing healthcare and those who experienced other family challenges, such as increased caregiving responsibilities. The risk of recurrent depression only was higher among those who felt left out socially, those with functional limitations, and those whose income did not satisfy their basic needs. Conclusion: Targeted interventions are needed to support the mental health of older adults with migraine.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».