Association of motoric cognitive risk syndrome with depression in older adults: a meta-analysis and systematic review of cross-sectional and cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
In an aging society, depression has become a public health challenge that can lead to many adverse health outcomes; evidence addressing the link between depression and motor cognitive risk syndrome (MCR, a novel syndrome that effectively predicts dementia) is still lacking. A PRISMA checklist was used to systematically review the relevant peer-reviewed literature for the primary data analysis. A computer search of CNKI, Wan Fang Data, CBM, VIP, PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library, Scopus, and Ovid databases, all from creation to March 15, 2023. A meta-analysis was conducted using Stata 17.0, the Newcastle-Ottawa Scale instrument (NOS), and the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) for quality appraisal. We used Q and I2 statistics to assess heterogeneity and random effects models to pool estimates. Egger’s regression tests and adjustments were made using the trim and fill test. Thirteen studies were included, including seven cross-sectional studies and six cohort studies, and data on the association between depression and MCR in the elderly were extracted. Moreover, the results of the meta-analysis showed that there was a significant correlation between depression and MCR in the cross-sectional study [OR = 2.43, 95% CI(1.31 ~ 3.54), P < 0.01]. In the cohort study, depression in the elderly was associated with the occurrence of MCR [HR = 1.19, 95% CI(1.08 ~ 1.30), P < 0.01]; Subgroup analysis by age, depression assessment tool, MCR assessment tool, and follow-up time (cohort study only) showed statistically significant differences (P < 0.01). Meta-analysis of cross-sectional studies and cohort studies showed that depression in older adults was associated with the development of MCR, and depression increased the risk of MCR in older adults.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».