Depression in older surgical patients: a multicentre prospective longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A longitudinal examination of postoperative depression is important for risk assessment. We aimed to explore the prevalence and trajectory of depression in older surgical patients, before surgery, and at 30, 90, and 180 days after surgery, associated risk factors, and clinical outcomes. METHODS: This prospective cohort study assessed 307 male and female surgical patients aged ≥65 yr in two preoperative clinics in Canada. All participants completed an online survey before and after surgery that contained the 15-item Geriatric Depression Scale with a ≥5 cut-off to define depression. We also assessed risk factors and clinical and patient-centred outcomes associated with depression. RESULTS: Preoperative depression was present in 20.2% (95% confidence interval [CI]: 16.1-25.1) of participants and 17.6% had potentially unrecognised depression. Overall, 18.7% (95% CI: 14.1-24.3) reported depression at 180 days after surgery. Participants with preoperative cognitive impairment (odds ratio [OR]: 2.91, 95% CI: 1.29-6.61, P=0.010) and sleep disturbances (OR: 2.91, 95% CI: 1.29-7.07, P=0.013) each had three-fold higher odds of preoperative depression. Those with preoperative functional disability had four-fold higher odds of preoperative depression (OR: 4.15, 95% CI: 1.58-11.54, P=0.005) and six-fold higher odds of depression at 180 days after surgery (OR: 5.91, 95% CI: 1.43-29.07, P=0.019). The depression group had 2.5-fold higher odds for non-home discharge (OR: 2.40, 95% CI: 1.08-5.10, P=0.026). CONCLUSIONS: The prevalence of depression was 20.2% before surgery and 18.7% at 180 days after surgery. Our findings highlight the interconnectedness of mental health with factors such as function, cognition, and sleep.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».