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Enregistrement W3137450459 · doi:10.1017/s0714980821000040

Online Social Networking and Mental Health among Older Adults: A Scoping Review

2021· review· en· W3137450459 sur OpenAlexaff
Erica Chen, Devin Wood, Renate Ysseldyk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessMental healthSocial isolationSocial connectednessPsychological interventionSocial supportGerontologyPsychologyDepression (economics)Life satisfactionPsychiatryMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the number of older adults is expected to increase exponentially within the next few decades, loneliness, social isolation, and depression among seniors are growing public health concerns. Although formal treatment options, such as therapy and medication, can be helpful for depression, they can also be expensive and sometimes ineffective. It is therefore important to consider other potential treatment options and social interventions. Alternative methods for addressing mental health issues are especially important for older adults, as they may encounter barriers associated with aging such as limited mobility and decreased social networks. In these circumstances, online social networking may offer a potential "social cure" to alleviate loneliness, social isolation, and depression. The purpose of this scoping review was to gather and summarize the current literature on associations between online social networking and mental health outcomes (e.g., depression, life satisfaction, loneliness) among older adults. An initial search of 3,699 articles resulted in 52 articles that met criteria for inclusion. Five common themes were identified: (1) enhanced communication with family and friends, (2) greater independence and self-efficacy, (3) creation of online communities, (4) positive associations with well-being and life satisfaction, and (5) decreased depressive symptoms. Implications for older adults' mental health, social connectedness, programs and policies are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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