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Enregistrement W4411312919 · doi:10.56519/r6762221

Prevalencia de depresión y factores sociodemográficos asociados a deterioro cognitivo en el adulto mayor

2025· article· es· W4411312919 sur OpenAlexaboutno aff
Pablo Endara, Yadira Elizabeth Lalangui Oviedo, Cristian Geovanny Barros Chafla, Silvia Daniela Jaramillo Morán, Víctor Alfonso Ruiz Puga

Notice bibliographique

RevueVitalyScience Revista Científica Multidisciplinaria · 2025
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueAging, Health, and Disability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En Latinoamérica, se estima que el deterioro cognitivo afecta al 36% de los hombres y al 64% de las mujeres mayores de 65 años. Además, la prevalencia de depresión en esta misma población oscila entre el 10% y el 14%. El propósito de esta investigación fue identificar la relación entre la prevalencia de depresión, además de, determinar los principales factores sociodemográficos y su correlación con el deterioro cognitivo en adultos mayores. La perspectiva metodológica fue el enfoque cuantitativo, los participantes se seleccionaron por muestreo por conveniencia según criterios de inclusión y exclusión, de diseño no experimental, de alcance correlacional y de corte transversal, se emplearon; el Test de Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA), el Cuestionario de Depresión Geriátrica de Yesavage y una Ficha Sociodemográfica. Para el análisis estadístico se empleó la prueba r de Pearson, la misma que permitió correlacionar las variables planteadas, como resultados se identificó la asociación negativa y moderada entre el deterioro cognitivo y el grado de escolaridad, nostrando una correlación de Pearson de -.606**, esto implica que las personas con menor nivel de estudios son más propensas a presentar algún nivel de deterioro cognitivo, asimismo, se identificó variaciones entre el sexo de los participantes y la influencia de la depresión en el deterioro cognitivo de personas mayores de 65 años, aunque la ubicación geográfica no mostró una correlación directa con las variables planteadas, es relevante destacar que las personas en áreas rurales tienen un acceso limitado a la educación, lo que se asocia con diferentes niveles de deterioro cognitivo. Abstract In Latin America, cognitive impairment is estimated to affect 36% of men and 64% of women over the age of 65. Furthermore, the prevalence of depression in this same population ranges between 10% and 14%. The purpose of this research was to identify the relationship between the prevalence of depression and to determine the main sociodemographic factors and their correlation with cognitive impairment in older adults. The methodological approach was quantitative; participants were selected by convenience sampling according to inclusion and exclusion criteria. The design was non-experimental, correlational, and cross-sectional. The following were used: the Montreal Cognitive Assessment Test (MoCA), the Yesavage Geriatric Depression Questionnaire, and a Sociodemographic Form. For the statistical analysis, the Pearson r test was used, which allowed to correlate the proposed variables, where one of the direct results is the negative and moderate association between cognitive impairment and the degree of education, showing a Pearson correlation of -.606**, this implies that people with a lower level of education are more likely to present some level of cognitive impairment, likewise, variations were identified between the sex of the participants and the influence of depression on the cognitive impairment of people over 65 years of age, although the geographical location did not show a direct correlation with the proposed variables, it is relevant to highlight that people in rural areas have limited access to education, which is associated with different levels of cognitive impairment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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