Chronic illness and loneliness in older adulthood: The role of self-protective control strategies.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study examined whether levels of chronic illness predict enhanced feelings of loneliness in older adulthood. In addition, it investigated whether engagement in health-related self-protection (e.g., positive reappraisals), but not in health engagement control strategies (e.g., investment of time and effort), would buffer the adverse effect of chronic illness on older adults' feelings of loneliness. METHOD: Loneliness was examined repeatedly in 2-year intervals over 8 years in a longitudinal study of 121 community-dwelling older adults (Time 1 age = 64 to 83 years). In addition, levels of chronic illness, health-related control strategies, and sociodemographic variables were assessed at baseline. RESULTS: Growth-curve models showed that loneliness linearly increased over time and that this effect was observed only among participants who reported high, but not low, baseline levels of chronic illness. In addition, health-related self-protection, but not health engagement control strategies, buffered the adverse effect of chronic illness on increases in loneliness. CONCLUSIONS: Loneliness increases in older adulthood as a function of chronic illness. Older adults who engage in self-protective strategies to cope with their health threats might be protected from experiencing this adverse effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».