Does Self-Rated Health Predict Death in Older Adults with Depressive Symptoms?
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Nous avons analysé une étude de cohorte prospective afin de déterminer (1) si l’auto-évaluation de son propre état de santé (AES) prédit la mortalité chez les personnes plus âgées, avec et sans symptômes dépressifs, et (2) de déterminer s’il y a une interaction entre l’AES et les symptômes dépressifs sur la mortalité. Nous avons suivi pendant cinq ans 1 751 adultes âgés de 65 ans qui habitaient dans les communautés. Les mesures comprenaient l’âge, le sexe, le niveau d’éducation, Center for Epidemiological Studies-Depression (CES-D), the Modified Mini-Mental State Examination (MMS), et le questionnaire Older Americans’ Research Survey (OARS). Notre indicateur de résultats était la duree de vie avant le décès. Les analyses ont été faites sur des sujets avant ou non des symptômes dépressifs. Nous avons construit des modèles de régression de Cox avec un terme d’interaction pour la CES-D et l’AES. L’indice de risque pour la mortalite était de 1,63 pour les sujets atteints de symptômes dépressifs ; il était de 1,68 pour les sujets sans symptômes. Aucune interaction significative n’a été trouvée entre les symptômes dépressifs et l’A-ES pour la mortalité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".