Exploration of Loneliness Among Black Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Loneliness is a public and social issue affecting older adults, but in varying degrees across ethnic groups. Black older adults (BOAs) are more prone to loneliness because they have unique and accumulated factors (e.g., low socioeconomic status, high number of chronic conditions) that predispose them to loneliness. This review aims to describe the extent and the nature of research activities on loneliness and identify the contributory factors to loneliness among BOAs as presented in the global literature. Methods/Design: We will follow the five steps of Arksey and O’Malley’s (2005) framework to search multiple databases from inception till June 2021. MeSH terms and keywords, e.g., “older adults,” “blacks,” and “loneliness,” will be adopted for several databases, including CINHAL, Ageline, PsychINFO, Cochrane Central Registers of Control Trials, PubMed, Web of Science, Social Science Abstract. Multiple reviewers will independently screen citations (title/abstract and full text) and extract data using predefined inclusion and exclusion criteria. “Best fit” framework synthesis using the six social provisions of Weiss’ framework as a priori themes will guide the data analysis. Discussion: This review will inform policy development around contributory factors for loneliness among BOAs and the most relevant issues on loneliness related to BOAs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».