THE EXTREME FACE OF SOCIAL ISOLATION: A COHORT STUDY OF UNBEFRIENDED INDIVIDUALS IN LONG-TERM CARE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Even though social isolation is a significant predictor of poor health and mortality in older adults, very little is known about social isolation in long-term care (LTC) settings. The aim of this study was to describe the prevalence, demographic characteristics, health outcomes, and disease diagnoses of residents without family contact in Alberta LTC homes. Using data collected between April 2008 and March 2018, we conducted a retrospective cohort study using the Resident Assessment Instrument, Minimum Data Set, (RAI-MDS 2.0) data from 34 LTC facilities in Alberta. We identified individuals who had no contact with family or friends. Using descriptive statistics and binary logistic regression, we compared the characteristics, disease diagnoses, and functional status of individuals who had no contact with family and individuals who did have contact with family. We identified a cohort of 25,330 individuals, of whom 945 had no contact with family or friends. Different from residents who had family, the cohort with no contact was younger (81.47 years, SD=11.79), and had a longer length of stay (2.71 years, SD=3.63). For residents who had contact with family, residents with no contact had a greater number of mental health diagnoses, including depression (OR: 1.21, [95% CI: 1.06-1.39]), bipolar disorder (OR: 1.80, [95% CI: 1.22-2.68]), and schizophrenia (OR: 3.9, [95% CI: 2.96-5.14]). Interpretation: Residents without family contact had a number of unique care concerns, including mental health issues and poor health outcomes. These findings have implications for the training of staff and LTC services available to these vulnerable residents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».