Environmental Influences on Life Satisfaction and Depressive Symptoms Among Older Adults With Multimorbidity: Path Analysis Through Loneliness in the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: More older adults with multimorbidity are aging in place than ever before. Knowing how the environment affects their mental well-being could enhance the efficacy of age-friendly interventions for multimorbidity resilience. With reference to the Transdisciplinary Neighborhood Health Framework, we construct and examine a priori models of environmental influences on life satisfaction and depressive symptoms. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Baseline and follow-up data (after 3 years) were drawn from the Canadian Longitudinal Study on Aging to identify a subsample (n = 14,301) of participants aged at least 65 years with at least 2 chronic diseases. Path analysis examined sociobehavioral attributes (i.e., social support, social participation, walking) and loneliness as primary and secondary mediators, controlling for age, sex, education, and outcomes during baseline. RESULTS: Good model fit was found (TFI = 1.00; CFI = 1.00; RMSEA < 0.001; SRMR < 0.001). The total effects of housing quality (rtotal = 0.08, -0.07) and neighborhood cohesion (rtotal = 0.03, -0.06) were weak but statistically significant in the expected direction. The mediators explained 21%-31% of the total effects of housing quality and 67%-100% of the total effects of neighborhood cohesion. Loneliness mediated 27%-29% of these environmental influences on mental well-being, whereas walking mediated a mere 0.4%-0.9% of the total effects. Walking did not explain the relationship between housing quality and mental well-being. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Data supported a priori pathways from environment to mental well-being through sociobehavioral attributes and loneliness. If these pathways from neighborhood cohesion to life satisfaction reflect causal effects, community-based age-friendly interventions should focus on enhancing neighborhood cohesion to mitigate loneliness among multimorbid older adults for their mental well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».