Biopsychosocial Factors and Cognitive Function in Cat Ownership and Attachment in Community-dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Few studies consider the health benefits of pet ownership from a biopsychosocial perspective, and a paucity of studies investigate cat ownership. The current study was designed to determine if psychosocial factors (stress, loneliness, and depression), biological levels of stress and inflammation (salivary cortisol, interleukin-1β, and C-reactive protein [CRP]), and cognitive function were associated with companion cat ownership/attachment in community-dwelling older adults. Community-dwelling older adults (n = 96, mean age = 76.6 years) who either owned a cat and no dog (n = 41) or owned neither a cat nor a dog (n = 55) completed questionnaires (Perceived Stress Scale, Revised–UCLA Loneliness Scale, Geriatric Depression Scale-Short Form, Montreal Cognitive Assessment, and Lexington Attachment to Pets Scale) and provided saliva specimens which were assayed for stress and inflammatory biomarkers. The majority of participants screened positive for mild cognitive impairment, reported low levels of stress, loneliness, and depression, and the biomarkers reflected fairly low levels of stress and inflammation. Binary logistic regression analysis revealed that psychosocial factors, salivary biomarkers, and cognitive function were not significantly associated with cat ownership. Age was the only significant predictor of cat ownership (OR = 0.92, p < 0.01) with the odds of cat ownership decreasing by 8.3% per year of advancing age. On average, cat owners were “somewhat attached” to their cats; however, 26% were “strongly attached” to their cats. Correlation analyses revealed the level of attachment to cats was not associated with study outcomes. These results show that cat ownership declined with each advancing year, which lessens the opportunity for older adults to form attachment bonds. The level of pet attachment supports the consideration of cats as a source of an attachment relationship for older adults, including those with cognitive impairment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».