Introduction: COVID-19 pandemic, declared on March 11, 2020, constitute an extraordinary health, social and economic global challenge. The impact on people's mental health is expected to be high. This paper sought to systematically review community-based studies on depression conducted during the COVID-19 and estimate the pooled prevalence of depression. Method: We searched for cross-sectional, community-based studies listed on PubMed or Web of Science from January 1, 2020 to May 8, 2020 that reported prevalence of depression. A random effect model was used to estimate the pooled proportion of depression. Results: A total of 12 studies were included in the meta-analysis, with prevalence rates of depression ranging from 7.45% to 48.30%. The pooled prevalence of depression was 25% (95% CI: 18% − 33%), with significant heterogeneity between studies (I2 = 99.60%, p < .001). Conclusions: Compared with a global estimated prevalence of depression of 3.44% in 2017, our pooled prevalence of 25% appears to be 7 times higher, thus suggesting an important impact of the COVID-19 outbreak on people's mental health. Addressing mental health during and after this global health crisis should be placed into the international and national public health agenda to improve citizens' wellbeing. Introducción: La pandemia de COVID-19, declarada el 11 de marzo de 2020, representa un reto global extraordinario a nivel sanitario, social y económico. Se espera un impacto alto en la salud mental de las personas. Este artículo tiene como objetivo realizar una revisión sistemática de estudios transversales basados en muestras comunitarias que proporcionaban la prevalencia de depresión durante la crisis del COVID-19. Método: Se realizó una búsqueda de estudios comunitarios publicados en Pubmed y Web of Science desde el 1 de enero del 2020 al 8 de mayo del 2020 y que informaron sobre la prevalencia de depresión. Se usó un modelo de efectos aleatorios para estimar la proporción agrupada de depresión. Resultados: Un total de 12 estudios fueron incluidos en el meta-análisis, con prevalencias de depresión que oscilaban entre 7,45% y 48,30%. La prevalencia agrupada de depresión fue de 25% (95% CI: 18%-33%), con heterogeneidad significativa entre estudios (I2 = 99,60%, p < 0,001). Conclusiones: En comparación con una estimación global de depresión en 2017 del 3,44%, nuestra prevalencia agrupada del 25% es 7 veces mayor, sugiriendo un impacto importante del brote de COVID-19 en la salud mental de las personas. El abordaje de la salud mental durante y después de esta crisis global sanitaria debe ser parte de las agendas de salud pública nacionales e internacionales para mejorar el bienestar de los ciudadanos.

Population ageing challenges health care systems due to the high prevalence and impact of multimorbidity in older adults. However, little is known about how chronic conditions present in certain multimorbidity patterns, which could have great impact on public health at several levels. The aim of our study was to identify and describe multimorbidity patterns in low-, middle-, and high-income countries.We analyzed data from the Collaborative Research on Ageing in Europe project (Finland, Poland, and Spain) and the World Health Organization's Study on Global Ageing and Adult Health (China, Ghana, India, Mexico, Russia, and South Africa). These cross-sectional studies obtained data from 41,909 noninstitutionalized adults older than 50 years. Exploratory factor analysis was performed to detect multimorbidity patterns. Additional adjusted binary logistic regressions were performed to identify associations between sociodemographic factors and multimorbidity.Overall multimorbidity prevalence was high across countries. Hypertension, cataract, and arthritis were the most prevalent comorbid conditions. Two or three multimorbidity patterns were found per country. Several patterns were identified across several countries: "cardio-respiratory" (angina, asthma, and chronic obstructive pulmonary disease), "metabolic" (diabetes, obesity, and hypertension), and "mental-articular" (arthritis and depression).A high prevalence of multimorbidity occurs in older adults across countries, with low- and middle-income countries gradually approaching the figures of richer countries. Certain multimorbidity patterns are present in several countries, which suggest that common underlying etiopathogenic factors may play a role. Deeper understanding of these patterns may lead to the development of preventive actions to diminish their prevalence and also give rise to new, comprehensive approaches for the management of these co-occurring conditions.

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.

Objective This study aimed to examine the association of loneliness and social isolation on cognition over a 3‐year follow‐up period in middle‐ and older‐aged adults. Methods Data from a Spanish nationally representative sample were analyzed (n = 1691; aged 50 years or older). Loneliness, social isolation, and cognition (immediate recall, delayed recall, verbal fluency, forward digit span, backward digit span, and a composite cognitive score) were assessed both at baseline and at follow‐up. Adjusted generalized estimating equations models were performed. Results Loneliness was significantly associated with lower scores in the composite cognitive score, immediate and delayed recall, verbal fluency, and backward digit span ( B = −0.14 to B = −3.16; P < .05) and with a more rapid decline from baseline to follow‐up in two out of six cognitive tests. Higher social isolation was associated with lower scores in the composite cognitive score, verbal fluency, and forward digit span ( B = −0.06 to B = −0.85; P < .05). The effect of loneliness and social isolation on cognition remained significant after the exclusion of individuals with depression. Conclusions Both loneliness and social isolation are associated with decreased cognitive function over a 3‐year follow‐up period. The development of interventions that include the enhancement of social participation and the maintenance of emotionally supportive relationships might contribute to cognitive decline prevention and risk reduction.

Abstract Background The aim of this study was to evaluate the factors associated with low skeletal muscle mass (SMM), sarcopenia, and sarcopenic obesity using nationally representative samples of people aged ≥65 years from diverse geographical regions of the world. Methods Data were available for 18 363 people aged ≥65 years who participated in the Collaborative Research on Ageing in Europe survey conducted in Finland, Poland, and Spain, and the World Health Organization Study on global AGEing and adult health survey conducted in China, Ghana, India, Mexico, Russia, and South Africa, between 2007 and 2012. A skeletal muscle mass index (SMI) was created to reflect SMM. SMM, SMI, and percent body fat (%BF) were calculated with specific indirect population formulas. These estimates were based on age, sex, weight, height, and race. Sarcopenia and sarcopenic obesity were defined with specific cut‐offs. Results The prevalence of sarcopenia ranged from 12.6% (Poland) to 17.5% (India), and that of sarcopenic obesity ranged from 1.3% (India) to 11.0% (Spain). Higher %BF was associated with lower SMM in all countries, and with sarcopenia in five countries ( p < 0.001). Compared to high levels of physical activity, low levels were related with higher odds for sarcopenia [OR 1.36 (95%CI 1.11–1.67)] and sarcopenic obesity [OR 1.80 (95%CI 1.23–2.64)] in the overall sample. Also, a dose‐dependent association between higher numbers of chronic diseases and sarcopenic obesity was observed. Conclusions Physical activity and body composition changes such as high %BF are key factors for the prevention of sarcopenia syndrome.

Background Data on the association between chronic conditions or the number of chronic conditions and sleep problems in low- or middle-income countries is scarce, and global comparisons of these associations with high-income countries have not been conducted. Methods Data on 42116 individuals 50 years and older from nationally-representative samples of the Collaborative Research on Ageing in Europe (Finland, Poland, Spain) and the World Health Organization's Study on Global Ageing and Adult Health (China, Ghana, India, Mexico, Russia, South Africa) conducted between 2011–2012 and 2007–2010 respectively were analyzed. Results The association between nine chronic conditions (angina, arthritis, asthma, chronic lung disease, depression, diabetes, hypertension, obesity, and stroke) and self-reported severe/extreme sleep problems in the past 30 days was estimated by logistic regression with multiple variables. The age-adjusted prevalence of sleep problems ranged from 2.8% (China) to 17.0% (Poland). After adjustment for confounders, angina (OR 1.75–2.78), arthritis (OR 1.39–2.46), and depression (OR 1.75–5.12) were significantly associated with sleep problems in the majority or all of the countries. Sleep problems were also significantly associated with: asthma in Finland, Spain, and India; chronic lung disease in Poland, Spain, Ghana, and South Africa; diabetes in India; and stroke in China, Ghana, and India. A linear dose-dependent relationship between the number of chronic conditions and sleep problems was observed in all countries. Compared to no chronic conditions, the OR (95%CI) for 1,2,3, and≥4 chronic conditions was 1.41 (1.09–1.82), 2.55 (1.99–3.27), 3.22 (2.52–4.11), and 7.62 (5.88–9.87) respectively in the overall sample. Conclusions Identifying co-existing sleep problems among patients with chronic conditions and treating them simultaneously may lead to better treatment outcome. Clinicians should be aware of the high risk for sleep problems among patients with multimorbidity. Future studies are needed to elucidate the best treatment options for comorbid sleep problems especially in developing country settings.

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.