Depression and its Risk Factors among Community-Dwelling Iranian Older Adults during the COVID-۱۹ Outbreak
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 223
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_HEHP-9-2_007
تاریخ نمایه سازی: 19 مرداد 1400
چکیده مقاله:
Aims: The COVID-۱۹ pandemic could be considered a significant public health crisis. This study aimed to assess the rate of depressive symptoms and its related risk factors among older adults during the COVID-۱۹ outbreak.
Instrument & Methods: This cross-sectional study was conducted on ۴۰۰ older adults aged ۶۰ and over in ۲۰۲۰ in Mashhad City, Iran. A random cluster sampling was done for selecting the older adults from ۵ urban health care centers. The Persian version of the WHO-۵ index was used. Data were analyzed by SPSS ۲۰ using descriptive statistics, chi-square, and logistic regression tests.
Findings: The prevalence of moderate depressive symptoms was (۳۳%). Although most of the participants had mild depressive symptoms (۳۸.۲%); Moreover, There was a significant relationship between depression with family structure (p<۰.۰۰۱) and underlying disease (p<۰.۰۰۱).
Conclusion: The rate of depressive symptoms among older adults is high. The policy-makers and health professionals need to provide psychological interventions to decrease the psychological damages caused by the outbreak crisis.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S. Olyani
Student Research Committee, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, Iran
M. Afzalaghaee
Social Determinants of Health Research Center, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, Iran
M. Talebi
Social Determinants of Health Research Center, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, Iran
N. Peyman
Social Determinants of Health Research Center, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :