The Association between Cognitive Impairment, Structural and Social Determinants of Health, and Mood Disorder among Black Adults in the Greater St. Louis Metropolitan Area
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Black middle-aged and older adults face a significantly higher risk of mood disorders and cognitive impairment compared to non-Hispanic Whites. Prior evidence underscores that the structural and social determinants of health (S/SDOH) are estimated to contribute to 60-80% of all health outcomes. However, evidence examining the intersection of S/SDOH and depression and anxiety remains fragmented, often focusing on limited measures like income or socioeconomic status or using aggregated measures at the census tract. This study utilized a new S/SDOH measure based on the National Institute on Aging Health Disparities Research Framework using individual and household level data to examine the relationship between mood disorders (depression and anxiety), cognitive impairment, and S/SDOH. METHODS: Baseline data from Black participants aged 45 and older (n = 312) in the Greater St. Louis Metropolitan region were examined. A S/SDOH composite index (S/SDOH-CI) was constructed to measure participants' deprivation and unique risk factors. Depression and anxiety symptoms were measured using the Patient Health Questionnaire (PHQ-9) and the Generalized Anxiety Disorder 7 item (GAD-7). Cognitive impairment was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and a preclinical Alzheimer's cognitive composite (PACC) score. RESULTS: Among 312 cognitively normal participants, the average age was 64.5 (SD = 9.9), and the average education level was 15 years (SD = 2.82). 77.6% were female, and 108 (35%) had at least mild mood disorder symptoms. Logistic regression analysis indicated that a one SD increase in the burden of deprivation was associated with 3.12 times the odds of having any symptoms (95% CI: 2.13-4.92). Furthermore, contribution to S/SDOH-CI revealed hardship and daily stressors (17%), and discrimination (11%) were the primary factors exacerbating mood disorders. These surpassed the contribution of education (10.67% [years and quality]), particularly among Black men, highlighting racism as a formidable driver of health inequities and lending additional evidence that there may be diminishing returns on human capital investments among Black men. CONCLUSION: These findings emphasize the need for medical advancements to progress together with social justice initiatives. The use of the S/SDOH-CI uncovered within-group differences and identified unique risk and resilience factors for mood disorders in Black older adults.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».