Loneliness and Healthcare Use in Older Adults: Evidence From a Nationally Representative Cohort in Northern Ireland—A Cross-Sectional Replication Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Few have explored associations between loneliness and healthcare use independent of health and health behaviors. Recent indication of gender effects also requires validation across health service and cultural settings. We investigated the associations among loneliness, health and healthcare use (HCU) in older adults including stratification to investigate whether associations differed by gender. Methods: Secondary analysis of a nationally representative sample of 8,309 community-dwelling adults aged 50 and over from the Northern Ireland Cohort for the Longitudinal Study of Aging. Primary outcomes were: self-reported General Practice (GP) and emergency department (ED) visits in past year. Negative binomial and logistic regression analysis were used to investigate associations between loneliness and HCU, later adjusting for potential confounders (health and health behaviors). Results: Loneliness was consistently positively associated with both GP and ED visits (with IRRs ranging from 1.10 to 1.49 for GP visits, 1.16 to 1.98 for ED visits and ORs ranging from 1.13 to 1.51 for reporting at least one ED visit). With addition of health and health behaviors, all associations between loneliness and HCU became non-significant, excepting a small independent association between UCLA score and GP visits [IRR 1.03 (95% CI 1.01–1.05)]. Stratification of models revealed no gender effects. Conclusion: All but one association between loneliness and HCU became non-significant when health and health behaviors were included. The remaining association was small but implications remain for health service resources at population level. No gender effects were present in contrast to recent findings in the Republic of Ireland. Further studies on gender, loneliness and healthcare use needed.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».