From Early-Life to Late-Life: Patterns and Determinants of Mental Health in Older Chinese Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Depressive symptoms are highly prevalent among Chinese older adults, with studies indicating that nearly a quarter experience such symptoms. By the 2010s, this figure had risen to nearly 40%, alongside a 13% prevalence of cognitive impairment. This symposium brings together five papers that explore the early- and late-life determinants of psychological and cognitive health in older Chinese adults. The research topics span childhood food insecurity, job loss, late-life living arrangements, social engagement, and end-of-life hospice care. Wuyi examines the long-term impact of childhood food insecurity on depression trajectories, considering the roles of hukou status and the timing of food insecurity. Dr. Song et al. analyze the effects of involuntary job loss on late-life depressive symptoms, focusing on the rural-urban hukou divide and work ownership differences. Dr. Zhang et al. assess how late-life living arrangement transitions impact depressive symptoms, particularly among rural and urban older adults. Zhang et al. explore the effects of reduced social engagement on cognitive function during the COVID-19 pandemic, emphasizing gender and urban-rural disparities. Lastly, Yi et al. investigate depression and anxiety symptom networks in Chinese hospice patients, comparing different symptom profiles. Together, these studies deepen our understanding of the social determinants of mental and cognitive health in older Chinese adults, offering insights for policy and intervention development. Chinese Gerontology Studies Interest Group Sponsored Symposium
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».