One-Year Changes in Depressive Symptoms and Cognitive Function Among Brazilian Older Adults Attending Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Aging is a global phenomenon closely associated with changes in cognitive function and mental health. These conditions substantially burden public health systems and adversely affect the quality of life of older adults. This study aimed to examine changes in depressive symptoms and cognitive function over a 12-month follow-up period in a cohort of Brazilian older adults attending primary care. Methods: This observational longitudinal study included a randomized sample of individuals aged ≥60 years residing in São Paulo, Brazil, and registered at a Primary Healthcare Unit (PHU). Data collection involved administering a sociodemographic and health questionnaire along with two validated instruments: the Geriatric Depression Scale-15 (GDS-15) and the Mini-Mental State Examination (MMSE). Linear regression models were used for the analyses. Results: A total of 368 older adults were included, with 63% being men and a mean age of 74.65 years. After one year, depressive symptoms showed a notable increase, with the mean GDS-15 score rising from 5.97 to 7.48 (Cohen-d = 0.542). Likewise, there was a decrease in the mean MMSE score ranging from 19.11 to 18.88 (Cohen-d = 0.216). Adjusted regression analyses revealed that depressive symptoms at baseline (B = 0.696; p = 0.048; R2 = 0.19) and cognitive function at baseline (B = 0.444; p < 0.001; R2 = 0.26) were predictive of their respective deteriorations over the follow-up period. Conclusions: Depressive symptoms and cognitive decline place a significant burden on public health systems in aging societies. These findings underscore the importance of continuous monitoring and early intervention strategies to mitigate their impact and enhance the quality of life for 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».