Relationship between loneliness and cognitive impairment in community-dwelling elderly in Wuhan
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the impact of loneliness on cognitive impairment among community-dwelling elderly people. Methods A cross-sectional survey was conducted between July and August 2015 with 895 community-dwelling elderly participants in four residential areas of Wuchang District, Wuhan.The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to measure cognitive function.Chi-square test, t-test, and multivariate linear regression were used to analyze the data. Results Multivariate linear analysis showed that loneliness was independently and negatively associated with cognitive function among the participants (β=-1.2828, 95%CI: -2.27--0.30). Participants who felt loneliness recorded lower scores on visuospatial executive, attention, and language ability than those who did not (P<0.05). Multivariate logistic analysis demonstrated that loneliness was also associated with cognitive function after adjustment for age and gender, with OR (95%CI) at 1.74(1.05-2.91) / 1.78(1.07-2.94). Loneliness remained an independent risk factor for cognitive dysfunction after adjustment for age, gender, education level, monthly income, living arrangement, physical activity, mental activity, hypertension, diabetes, frequency of social interaction, and type of social interaction, with OR (95%CI) at 1.69(1.00-2.87) / 1.72(1.02-2.90). Conclusions Loneliness is a significant and independent impact factor for cognitive dysfunction among community-dwelling elders. Key words: Loneliness; Cognition disorders
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».