Symptomer på angst, depresjon og mild kognitiv svikt hos eldre: resultater fra Generasjon 100-studien.
Bibliographic record
Abstract
Bakgrunn: Norge står ovenfor en demografisk endring med en betydelig økning i antall eldre i årene som kommer. De fleste eldre er friske, og aldring er ingen sykdom, men forekomsten av flere sykdommer inkludert kognitiv svikt, øker med alderen. Flere studier støtter antakelsen om at depresjon er forbundet med både somatisk sykdom og kognitiv svikt. Angst forekommer regelmessig hos eldre med depresjon. Angst kan enten være en ledsager til en depresjon eller den kan være en egen sykdom som eksisterer ved siden av depresjonen.\n Mål: Hensikten med studien var å undersøke om det var en sammenheng mellom symptomer på angst, depresjon og mild kognitiv svikt hos eldre.\n Metode: Det er brukt data fra Generasjon 100-studien, der alle kvinner og menn i alderen 70- 77 år som bodde i Trondheim i 2012 (N=6966) ble invitert til å delta. Av de 1576 deltakerne i Generasjon 100, ble n=718 inkludert i denne studien. Det ble brukt et prospektivt design med data fra baseline, der forekomst av mild kognitiv svikt ble målt tre år senere. Mild kognitiv svikt hos deltakerne ble målt med det validerte instrumentet Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Grad av symptomer på angst og depresjon ble målt med det validerte spørreskjemaet Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Logistisk regresjon ble gjennomført med angst (delt inn i tre grupper med ulik grad av symptomer) som uavhengig variabel og mild kognitiv svikt som en binær avhengig variabel. Depressive symptomer ble lagt til i modell II for å studere relasjonen mellom symptomer på angst, depresjon og mild kognitiv svikt. Andre kontrollvariabler ble lagt til i modell III-IV. Resultatene ble presentert som odds ratio (OR) med et 95 % konfidensintervall (KI.).\n Resultater: Analysene viste en sammenheng mellom den gruppen med høyest grad av angst og mild kognitiv svikt i den ujusterte modellen (OR 1,86, KI 95 % 1,13-3,04, p = 0,014). Det var nok å legge til kontrollvariabelen depressive symptomer i modell II for å fjerne den statistisk signifikante sammenhengen mellom angstsymptomer og mild kognitiv svikt (OR 1,52, KI 95 % 0,90-2,58, p = 0,118). Sammenhengen mellom angst og mild kognitiv svikt var heller ikke statistisk signifikant i den fulljusterte modellen (OR 1,41, KI 95 % 0,78-2,55, p = 0,250). Av de tre gruppene med symptomer på depresjon, viste den gruppen med høy grad av depressive symptomer en statistisk signifikant sammenheng med mild kognitiv svikt i den fulljusterte modellen (OR 1,86, KI. 95 % 1,05-3,29, p = 0,032).\n Konklusjon: Resultatene viste at det ikke var en statistisk signifikant sammenheng mellom angstsymptomer og mild kognitiv svikt når det ble justert for depressive symptomer. Derimot viste depressive symptomer en selvstendig sammenheng med mild kognitiv svikt i den fulljusterte modellen
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 | 0.024 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".