Loneliness among older adults in the community during COVID-19: a cross-sectional survey in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Physical distancing and stay-at-home measures implemented to slow transmission of novel coronavirus disease (COVID-19) may intensify feelings of loneliness in older adults, especially those living alone. Our aim was to characterise the extent of loneliness during the first wave in a sample of older adults living in the community and assess characteristics associated with loneliness. DESIGN: Online cross-sectional survey between 6 May and 19 May 2020. SETTING: Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Convenience sample of members of a national retired educators' organisation. PRIMARY OUTCOME MEASURES: Self-reported loneliness, including differences between women and men. RESULTS: 4879 respondents (71.0% women; 67.4% 65-79 years) reported that in the preceding week, 43.1% felt lonely at least some of the time, including 8.3% who felt lonely always or often. Women had increased odds of loneliness compared with men, whether living alone (adjusted OR (aOR) 1.52, 95% CI 1.13 to 2.04) or with others (2.44, 95% CI 2.04 to 2.92). Increasing age group decreased the odds of loneliness (aOR 0.69 (95% CI 0.59 to 0.81) 65-79 years and 0.50 (95% CI 0.39 to 0.65) 80+ years compared with <65 years). Living alone was associated with loneliness, with a greater association in men (aOR 4.26, 95% CI 3.15 to 5.76) than women (aOR 2.65, 95% CI 2.26 to 3.11). Other factors associated with loneliness included: fair or poor health (aOR 1.93, 95% CI 1.54 to 2.41), being a caregiver (aOR 1.18, 95% CI 1.02 to 1.37), receiving care (aOR 1.47, 95% CI 1.19 to 1.81), high concern for the pandemic (aOR 1.55, 95% CI 1.31 to 1.84), not experiencing positive effects of pandemic distancing measures (aOR 1.94, 95% CI 1.62 to 2.32) and changes to daily routine (aOR 2.81, 95% CI 1.96 to 4.03). CONCLUSIONS: While many older adults reported feeling lonely during COVID-19, several characteristics-such as being female and living alone-increased the odds of loneliness. These characteristics may help identify priorities for targeting interventions to reduce loneliness.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».