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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».