Identification of factors associated with depression chronicity: An analysis of the Canadian Study on Aging (CLSA)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Identification of risk factors for depressive chronicity may reduce disease burden by informing prevention and treatment strategies. We aimed to estimate the prevalence of depression chronicity and explore factors linked to chronic depression in a longitudinal cohort. METHODS: Participants from the Canadian Longitudinal Study on Aging Comprehensive cohort who were depressed at baseline, based on a score of 10 or more on the Center for Epidemiologic Studies Depression-10 item scale (CESD-10), were included (n = 3473). Participants were considered to have chronic depression if they maintained a CESD-10 score of 10 or greater at the follow-up. Latent profile analyses (LPA) were used to determine baseline depression subtypes, baseline allostatic load biomarker (AL) profiles, and adverse childhood experience (ACE) profiles. Logistic regression was used to explore factors associated with chronic depression RESULTS: Depression was chronic for 46.6 % of the sample. Significant baseline predictors included depression subtype, with atypical and melancholic subtypes having 1.35 (95 %CI: 1.05-1.73) and 1.87 (95 %CI: 1.53-2.3) times greater odds, respectively, compared with the positive affect subtype. Greater odds of chronic depression were associated with moderate (OR 1.44, 95 %CI: 1.21-1.72) and physical ACE profiles (OR 1.47, 95 %CI: 1.16, 1.84), and with high-cardiovascular AL profile (OR 1.07, 95 %CI: 1.07-1.69), compared with low ACE and average AL profiles. Other significant baseline risk factors included lower annual household income, increased chronic conditions, lower perceived social status, and smoking. CONCLUSIONS: Depression subtypes and stressor profiles were differentially associated with depression chronicity. The research may shed light on intervention and prevention in clinical practice.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».