A follow-up study on social support to the elderly in Xicheng district of Beijing
Notice bibliographique
Résumé
Objective To understand the status of social support to the elderly in Xicheng district of Beijing,and to explore the related factors and effective intervention method,so as to provide theoretical basis for improving their mental health.Methods A total of 2342 seniors aged 60-80 years were randomly selected using stratified cluster sampling method.All subjects were surveyed and assessed using Memorial University of Newfoundland Scale of Happiness(MUNSH),Social Support Rating Scale(SSRS),Self-Rating Anxiety Scale(SRAS)and Self-rating Depression Scale(SDS).They were randomly divided into control group and trial group.Subjects in the trial group received social intervention as health education,community support,psychological consultation and group discussion.Results The total score of social support was 39.67(6.59).Objective support score was 9.47(2.47)and subjective support score was 22.90(4.23).Out of 2342 seniors surveyed,only 19.2% received high level of social support,majority of them received medium level,but still there was 18.1% of seniors who obtained low level of social support.The total support score was significantly related to marriage,job,family type and relationship,watching TV,reading,breeding pet,singing and dancing,personality,life quality,happiness,anxiety and depression(P0.05).Scores of each factor between two groups had no significant difference before intervention.However,after intervention,the scores of objective and subjective support,as well as total score of support were much higher compared to those before intervention(P0.05).Conclusions Social support is independently associated with factors as life quality,happiness,anxiety and depression.It is suggested that mental health intervention should be applied to seniors with low social support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».