Effectiveness of a Peer-Based Intervention on Loneliness and Social Isolation of Older Chinese Immigrants in Canada: a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Social isolation is a key concern for immigrant older adults. We examined the effectiveness of a peer-based intervention in reducing loneliness, social isolation, and improving psychosocial well-being with a sample of aging Chinese immigrants.Methods: Sixty community-dwelling older Chinese immigrants aged 65 and older were randomly assigned to an intervention group and a control group (n=30 each) in a randomized control parallel trial design. Intervention group participants received an eight-week peer support intervention. Twenty-four volunteers aged 48 to 76 engaged in two-on-one peer support through home visits and telephone calls to provide emotional support, problem-solving support, and community resource sharing. Social workers who are not blinded to the group assignment measured the changes of both the intervention group and the control group participants in a range of psychosocial outcomes including three primary outcomes (loneliness, social support, barriers to social participation) and five secondary outcomes (depressive symptoms, anxiety, life satisfaction, happiness, and purpose in life).Results: The 30 intervention group participants showed a statistically significant decrease in loneliness and increase in resilience when compared to the 30 control group participants. They reported fewer barriers to social participation, fewer depressive symptoms, increased life satisfaction, and happiness while no such improvements were observed in the control group.Conclusions: There is a need to further examine the use of peer-based interventions for both program effectiveness and delivery efficiency. In the era of population aging and increasing immigration, diverse aging adults can be trained to fill volunteer support roles via peer-based intervention approaches.Trial registration: ISRCTN, ISRCTN14572069, Registered 23 December 2019 – Retrospectively registered, https://doi.org/10.1186/ISRCTN14572069Funding: There are no external funding for this study.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».