Development and Concurrent Validity of a Composite Social Isolation Index for Older Adults Using the CLSA
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ L’isolement social a retenu l’attention des chercheurs, en particulier dans la recherche concernant les personnes âgées, étant donné les corrélations établies avec la mortalité et le risque de mauvaise santé physique ou mentale. Toutefois, les mesures utilisées jusqu’à maintenant pour l’isolement social ont grandement varié et manquent souvent de clarté conceptuelle. La présente étude s’appuie sur un cadre conceptuel de classification des mesures d’isolement social et explique l’élaboration et la validation d’un indice composite d’isolement social (ELCV-SII) qui a été créé en utilisant les données de l’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (ELCV). L’échantillon de l’ELCV incluait 21 491 Canadiens âgés de 65 ans ou plus (âge moyen : 72,9 ans; à 53,5 % de sexe féminin) retrouvés dans les données de base des cohortes de suivi et de la cohorte globale de l’ELCV (n = 51 338). Le CLSA-SII a été élaboré en utilisant une méthodologie standard, qui a été suivie pour la création d’autres mesures, dont la résilience à la multimorbidité et les indices de vieillissement efficaces. Les associations entre l’ELCV-SII et quatre variables clés (échelle de satisfaction de vie, dépression, santé mentale perçue et santé perçue) ont été évaluées par des analyses de régression, en tenant compte de l’âge, du sexe, du revenu et de la scolarité. Les associations entre l’indice CLSA-SII et les quatre variables d’intérêt ont donné lieu à des associations modérées statistiquement significatives conformes à la tendance prévue, qui concordent avec les recherches antérieures, ce qui démontre une bonne validité convergente pour l’ELCV-SII.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».