Loneliness and depression are associated, in particular in older adults. Less is known about the role of social networks in this relationship. The present study analyzes the influence of social networks in the relationship between loneliness and depression in the older adult population in Spain. A population-representative sample of 3535 adults aged 50 years and over from Spain was analyzed. Loneliness was assessed by means of the three-item UCLA Loneliness Scale. Social network characteristics were measured using the Berkman–Syme Social Network Index. Major depression in the previous 12 months was assessed with the Composite International Diagnostic Interview (CIDI). Logistic regression models were used to analyze the survey data. Feelings of loneliness were more prevalent in women, those who were younger (50–65), single, separated, divorced or widowed, living in a rural setting, with a lower frequency of social interactions and smaller social network, and with major depression. Among people feeling lonely, those with depression were more frequently married and had a small social network. Among those not feeling lonely, depression was associated with being previously married. In depressed people, feelings of loneliness were associated with having a small social network; while among those without depression, feelings of loneliness were associated with being married. The type and size of social networks have a role in the relationship between loneliness and depression. Increasing social interaction may be more beneficial than strategies based on improving maladaptive social cognition in loneliness to reduce the prevalence of depression among Spanish older adults.

Social network, loneliness, generalized anxiety disorder (GAD) and major depression disorder (MDD) are interrelated. However, as the directions of these associations are still unclear, we examined them prospectively using community-based data.Data on 5066 adults aged ≥50 years from The Irish Longitudinal Study on Ageing (TILDA) were analyzed. Loneliness was assessed through the UCLA loneliness scale. Social integration was measured using the Berkman-Syme Social Network Index. MDD and GAD were assessed with the Composite International Diagnostic Interview (CIDI). Logistic regression models were conducted.The longitudinal association between experiencing loneliness and higher likelihood of suffering from MDD or GAD two years later is bidirectional but stronger with loneliness as origin, whereas the association between social isolation and higher likelihood of subsequent MDD or GAD as well as those between loneliness and subsequent deterioration of social integration are unidirectional.Objective and perceived social isolation independently affect the probability of suffering from MDD or GAD whereas loneliness is a risk factor for the deterioration of social life, which highlights the need to address the subjective factors (such as loneliness) and objective factors (such as social network size) of social isolation in a complementary way in order to improve the mental health of the older adult population.

Depression is a heterogeneous disease. Identification of latent depression subgroups and differential associations across these putative groups and sociodemographic and health-related factors might pave the way toward targeted treatment of individuals.We used model-based clustering to identify relevant subgroups of 2900 individuals with moderate to severe depression (defined as scores ≥10 on the PHQ-9 instrument) from the NHANES cross-sectional survey. We used ANOVA and chi-squared tests to assess associations between cluster membership and sociodemographics, health-related variables, and prescription medication use.We identified six latent clusters of individuals, three based on depression severity and three differentially loaded by somatic and mental components of the PHQ-9. The Severe mental depression cluster had the most individuals with low education and income (P < 0.05). We observed differences in the prevalence of numerous health conditions, with the Severe mental depression cluster showing the worst overall physical health. We observed marked differences between the clusters regarding prescription medication use: the Severe mental depression cluster had the highest use of cardiovascular and metabolic agents, while the Uniform severe depression cluster showed the highest use of central nervous system and psychotherapeutic agents.Due to the cross-sectional design we cannot make conclusions about causal relationships. We used self-reported data. We did not have access to a replication cohort.We show that socioeconomic factors, somatic diseases, and prescription medication use are differentially associated with distinct and clinically relevant clusters of individuals with moderate to severe depression.

BackgroundDespite the availability of effective antidepressant strategies, numerous people with depressive disorders remain untreated. The Covid-19 pandemic has affected healthcare services, especially the mental health sector. This study aims to explore the coverage of depression treatments in the general Spanish population and the impact of the Covid-19 pandemic.MethodsWe used longitudinal data (2018 and 2022) from the general Spanish population: pre-pandemic n = 1512; mean age = 65.43 years ± 14.90; 56 % females; post-pandemic n = 909; mean age = 68.00 years ± 14.24; 54 % women. The International Classification of Disease 10th edition was used to diagnose lifetime depressive episodes and severity. We explored psychological and pharmacological treatment coverage via multiple logistic regressions adjusted for 4 covariates (sex assigned at birth, education level, age, Covid-19 pandemic) for participants with a diagnosis of depression.ResultsTreatment coverage for depression in the pre-pandemic and post-pandemic samples was, respectively, 53.3 % and 51.9 %. We observed an association between severe depression and treatment coverage (OR = 2.77, 95%CI 1.05 to 7.75). We found no association between the COVID-19 pandemic and treatment coverage.ConclusionsThe pharmacological treatment coverage was associated with severe types of depression. The prevalence rates of treatment coverage were similar in the pre- and post-COVID-19 pandemic attesting to the resilience of the mental health system in Spain.