Interventions that support major life transitions in older adulthood: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTBackground:Major life transitions can negatively impact the emotional well-being of older people. This study examined the effectiveness of interventions that target the three most common transitions in later life, namely bereavement, retirement, and relocation. METHODS: A systematic search was performed via MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Cochrane Library, PsycINFO, and reference lists of retrieved non-randomized and randomized controlled trials (RCTs) in English that studied the effectiveness of interventions addressing the three transitions in those >50 years of age. Two researchers independently selected the publications, piloted the data extraction form, and critically appraised studies specific to transition type and study design. RESULTS: A total of 11 studies (bereavement: 7; retirement: 2; relocation: 2) of 8 unique interventions met the inclusion criteria of which nine were RCTs and two were of quasi-experimental designs were reviewed. Six studies were group-based interventions, three studies used individualized sessions, and one intervention used a combination of group and individualized programming. Group size varied (20-32 participants), as did qualifications of those administering the interventions. The methodological quality of included studies was weak. Findings suggest that group-based approaches provided by trained personnel can mitigate the negative health-related consequences associated with major transitions in later life. CONCLUSION: Evidence concerning interventions that address mental health challenges associated with these major transitions is limited. Future research should better characterize participants at study outset and use validated measures to capture effectiveness. Use of peer mentorship to navigate such transitions is promising, but given the small number of studies and their methodological weaknesses, further research on effectiveness is warranted.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».