Associations between sensory loss and social networks, participation, support, and loneliness: Analysis of the Canadian Longitudinal Study on Aging.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if hearing loss, vision loss, and dual sensory loss were associated with social network diversity, social participation, availability of social support, and loneliness, respectively, in a population-based sample of older Canadians and to determine whether age or sex modified the associations. DESIGN: Cross-sectional population-based study. SETTING: Canada. PARTICIPANTS: The sample included 21 241 participants in the Canadian Longitudinal Study on Aging tracking cohort. The sample was nationally representative of English- and French-speaking, non-institutionalized 45- to 89-year-old Canadians who did not live on First Nations reserves and who had normal cognition. Participants with missing data for any of the variables in the multivariable regression models were excluded from analysis. MAIN OUTCOME MEASURES: was defined as reporting both hearing and vision loss. Univariate analyses were performed to assess cross-sectional associations between hearing, vision, and dual sensory loss, and social, demographic, and medical variables. Multivariable regression models were used to analyze cross-sectional associations between each type of sensory loss and social network diversity, social participation, availability of social support, and loneliness. RESULTS: Vision loss (in men) and dual sensory loss (in 65- to 85-year-olds) were independently associated with reduced social network diversity. Vision loss and dual sensory loss (in 65- to 85-year-olds) were each independently associated with reduced social participation. All forms of sensory loss were associated with both low availability of social support and loneliness. CONCLUSION: Sensory impairment is associated with reduced social function in older Canadians. Interventions and research that address the social needs of older individuals with sensory loss are needed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».