Risk factors and mediation role of sleep quality for depression in cognitively frail older adults: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objective Aimed to investigate the risk factors associated with depression in community-dwelling older adults with cognitive frailty and to examine the mediating role of sleep quality in the relationship between activities of daily living (ADL) and depression. Methods A cross-sectional study was conducted using convenience sampling, enrolling older adults with cognitive frailty from six communities in Beijing from July 2023 to December 2023. Cognitive frailty was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) alongside with the Fried Frailty Phenotype, while depressive symptoms were measured with the Geriatric Depression Scale (GDS-15). Multivariate logistic regression analysis was used to identify risk factors influencing depression, and mediation analysis was employed to explore the mediating effect of sleep quality on the relationship between ADL and depression. Results Among the 529 elderly participants with cognitive frailty, 128 (24.2%) were found to exhibit depressive symptoms. Multivariate logistic regression identified ADL [Mild Dependence: OR = 176.729 (95% CI 32.427–963.172), p < 0.001; Moderate Dependence: OR = 51.769 (95% CI 12.541–213.697), p < 0.001], loneliness [OR = 13.821 (95% CI 6.095–31.338), p < 0.001], and sleep quality [Suspected Insomnia: OR = 7.310 (95% CI 2.316–23.074), p = 0.001] were significantly associated with depression. Sleep quality was found to mediate the relationship between ADL and depression, accounting for 2.82% of the total effect. Conclusion Dependence in ADL, loneliness, and poor sleep quality are potential risk factors of depression for cognitive frailty in aging adults. Moreover, sleep quality was found to mediate the relationship between ADL dependence and depressive symptoms.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».