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Enregistrement W3202581514 · doi:10.3389/fpsyg.2021.735740

Decreasing Social Isolation to Enhance Mental Health among Older Adults in China: A Mediation Analysis of Aging Attitude

2021· article· en· W3202581514 sur OpenAlexaff
Xinfeng Cheng, Theodore D. Cosco, Tolulope Ariyo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesRenmin University of China
Mots-clésSocial isolationMental healthPsychologyMediationIsolation (microbiology)Clinical psychologySocial supportGerontologyDevelopmental psychologyPsychiatrySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large body of literature has examined the relationship between social isolation and mental health in older adults. However, only a few studies have examined the mediating effects of aging attitudes on this relationship. This study investigated the impact of objective isolation (family isolation, friend isolation, and community isolation), and subjective social isolation (perceived isolation) on the mental health of Chinese older adults, and the mediating effect of aging attitudes. Mental health was assessed through depressive symptoms, using the Epidemiological Studies Depression Scale. The research sample comprising 7,024 elderly adults (60 years old), was obtained from the nationally representative 2014 Chinese Longitudinal Aging Social Survey. The regression analysis indicated that objective social isolation and subjective social isolation are independently related to mental health among older adults. Furthermore, in the mediation analysis, aging attitude was found to play a significant mediating role between social isolation and mental health. Our study concludes that though, objective and subjective social isolation are issues affecting mental health in older people, however, aging attitude also needs to be factored in that relationship as we have shown that there is a significant mediating effect.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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