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Enregistrement W4307515328 · doi:10.1111/jgs.18094

Association between social integration and risk of dementia: A systematic review and meta‐analysis of longitudinal studies

2022· review· en· W4307515328 sur OpenAlexaboutno aff
Shanshan Wang, Alex Molassiotis, Chunlan Guo, Isaac Sze Him Leung, Angela Yee Man Leung

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDementiaLonelinessMeta-analysisRelative riskSocial isolationCohort studyPublication biasGerontologyInternal medicinePsychiatryConfidence intervalDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dementia is an emerging public health issue. Growing evidence emerged on the association between social integration and the risk of dementia. However, the magnitude of the association between different aspects of social integration and the risk of dementia is unclear. METHODS: Five databases were systematically searched. Newcastle-Ottawa scale for assessing the quality of the reporting was used for quality appraisal. Longitudinal cohort studies examining the association between social integration and the risk of dementia were analyzed using random effects model. A series of sensitivity analyses was conducted to enhance the robustness of the findings. RESULTS: Forty publications generated from 32 studies/databases were included. The meta-analysis showed that strong social engagement (overall RR = 0.81, 95% CI = 0.74-0.89, p < 0.001) and frequent social contact (overall RR = 0.86, 95% CI = 0.76-0.97, p = 0.018) were positively associated with decreased risk of dementia. The influence of social support (overall RR = 0.92, 95% CI = 0.80-1.06, p = 0.238) and close social contact (overall RR = 0.74, 95% CI = 0.48-1.13, p = 0.167) was not significant. Loneliness was significantly associated with an increased risk of dementia (overall RR = 1.42, 95% CI = 1.26-1.60, p < 0.001), whereas the influence of social isolation (overall RR = 1.58, 95% CI = 0.80-3.12, p = 0.192) was not significant. A larger social network size (RR = 0.75, 95% CI = 0.59-0.97, p = 0.028) was a promising influencing factor even though the number of studies was insufficient for a meta-analysis. However, the heterogeneity among studies was generally high even though sensitivity analysis was conducted. CONCLUSIONS: Our findings reveal that high social engagement and frequent social contact are significantly associated with a lower risk of dementia, whereas loneliness is associated with a higher risk. The promising impact of large social network size is also identified. Substantial heterogeneity appeared in most of the analysis, making the inference tentative. Nevertheless, the sensitivity analysis provided valuable implications that enhancing social engagement and reducing loneliness may prevent or delay the onset of dementia among middle-aged and older adults.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,033
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations55
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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