Predictors of older adults’ objectively measured social isolation: A systematic review of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preventing social isolation is essential for promoting healthy aging. This study aims to 1) systematically review and synthesize the predictors of objectively measured social isolation from observational studies that have treated isolation as an outcome in community-dwelling older adults, and 2) overview previous studies in this area and reveal an agenda to develop future research. METHODS: Peer-reviewed primary studies published in English or Japanese were identified from PubMed, ScienceDirect, PsycINFO, Igaku-Chuo-Zasshi, and CiNii. We followed the PRISMA statement. Risk of bias of included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Of the 1,161 studies identified, 10 were included in the review. Most studies were cross-sectional and published in the past 20 years. The risk of bias score ranged from 3 to 6 for the individual studies, indicating a moderate to high risk. The assessment measures for social isolation and proportion of isolated subjects varied greatly across studies. Findings on the predictors of social isolation from each study were clustered into four categories: socio-demographic factors, physical health factors, psychological and cognitive factors, and social and cultural factors. CONCLUSIONS: It was difficult to confirm these predictors conclusively because of the cross-sectional study design and a huge variety of assessment tools for social isolation. This result suggests the need to build consensus on the appropriate scales and standard cut-off points for assessing social isolation. Furthermore, longitudinal studies are urgently required. When considering predictors of social isolation, it is also essential to consider the regional and ethnic background of the samples studied.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».