Association between depressive symptoms and mild cognitive impairment among the elderly in China: a community-based study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Elderly individuals with depressive symptoms often show increased susceptibility to mild cognitive impairment (MCI). This study explores the association between depressive symptoms and MCI among older adults in China. METHODS: Data from the Shanghai Brain Aging Study (SBAS) were used in this cross-sectional study. MCI was diagnosed through clinical assessments and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores (≤23). Depressive symptoms were defined as a Geriatric Depression Scale (GDS) score of >10. Binary logistic regression and restricted cubic spline (RCS) analyses were conducted to evaluate the associations between depressive symptoms and MCI, adjusting for potential covariates. RESULTS: The study included 1,506 participants, with 43.6% diagnosed with MCI. Logistic regression analysis revealed a significant association between depressive symptoms and MCI. In the fully adjusted model, depressive symptoms were associated with a 65% higher likelihood of MCI (odds ratio: 1.65, 95% confidence interval: 1.17-2.34). RCS analysis indicated a significant non-linear relationship between depressive symptoms and MCI (p for non-linear = 0.029). Participants with depressive symptoms scored significantly lower on the MoCA subscores for visuospatial and executive function, as well as language abilities (all p < 0.05). CONCLUSION: Our findings demonstrate a significant association between depressive symptoms and MCI, with depressive symptoms being linked to a higher prevalence of MCI. Early identification and intervention of depressive symptoms, including community screening, psychological therapies, or pharmacological treatments for older adults, may potentially mitigate cognitive decline. However, the cross-sectional design limits causal conclusions, and generalizability may be affected by self-reported depression measures and regional sampling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».