MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3192237809 · doi:10.1111/opn.12410

Dual trajectories of loneliness and depression and their baseline correlates over a 14‐year follow‐up period in older adults: Results from a nationally representative sample in Taiwan

2021· article· en· W3192237809 sur OpenAlexaff
I Liu, Yu‐Jen Huang, Liang‐Kai Wang, Yi‐Hsuan Tsai, Sheng‐Lun Hsu, Chun‐Jui Chang, Ying‐Hsien Li, Yi‐Chen Hsiao, Chun‐Yuan Chen, Shue‐Ren Wann

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Older People Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensSickKids FoundationCentre for Global Health ResearchHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessDepression (economics)Longitudinal studyLate life depressionMultinomial logistic regressionPsychologyQuality of life (healthcare)GerontologyDemographyMedicineClinical psychologyPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To explore the codevelopment between loneliness and depression in older adults, and to identify its potential baseline individual, family and extrafamilial correlates. BACKGROUND: The number of older adults around the world has steadily increased over the last decades. Later life is a particularly vulnerable life stage due to multiple unfavourable conditions, and mental health in this stage appears to become an inescapable issue. Previous research has found the cross-sectional association between loneliness and depression, but their codevelopment has been understudied. Therefore, exploring the codevelopment and its correlates has significant implications for prevention and healthcare professionals. DESIGN: A longitudinal follow-up study. METHODS: The study used nationally representative data over a 14-year follow-up period from the Taiwan Longitudinal Study on Ageing focused on Taiwanese aged 60 years and above (n = 4049). Group-based trajectory modelling, group-based dual-trajectory modelling and multinomial logistic regression were the primary analytical methods. RESULTS: We identified three distinct dual trajectories of loneliness and depression: longitudinal low-frequency lonely depressed (29.3%), longitudinal moderate-frequency lonely depressed (59.4%) and longitudinal high-frequency lonely depressed (11.3%). After considering several demographic and background characteristics, difficulty in physical functioning, number of physical symptoms and diseases, sleep quality and number of child deaths were found to be significantly associated. CONCLUSION: Across the three identified dual-trajectory groups, they all showed a stable loneliness frequency pattern over time; however, the moderate-frequency group and high-frequency group both had a trajectory of increasing depression. It seems that depression tends to change over time in a worsening direction, especially for those with a certain frequency of loneliness. Furthermore, differences in individual and family correlates were found across the groups. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Interventions focusing on the specific factors may help hinder coexisting loneliness and depression, and have implications for developing health promotion strategies and chronic disease care plans.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Older People NursingMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207