COMMUNAL SUPPORT PREDICTS BETTER MENTAL HEALTH: KNOWLEDGE TRANSLATION AMONG OLDER ADULTS DURING COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The well-being of older adults has been linked to the quality of their neighbourhood environment. Given that COVID-19 affected poorer neighbourhoods disproportionately, we partnered with community organizations to identify meso-level psychosocial factors that may improve loneliness, depressive mood, and cognitive function. Five variables were identified through focus groups with older adults and community organizations. These variables were drawn from validated scales, including communal provisions, neighbourhood friendship, self-expression, social experiences, and time outdoors. This paper presents preliminary findings from surveys administered to 151 community-dwelling older adults across British Columbia and interviews in four neighbourhoods.Purposeful and snowball sampling were used to recruit older adults (age 55+) from community centres and neighbourhood houses. Online surveys measured the five meso-level psychosocial exposure variables. Outcome variables included an index of loneliness, depressive mood, self-rated memory, semantic fluency and delayed recall. Data was geocoded and aggregated by Forward Sortation Area. Regression and cross-level mediation analysis were conducted. Four neighbourhoods were selected from a 2x2 matrix of high and low neighbourhood deprivation (CANUE, 2016). Mental health was associated with better social experiences (B=.26, p=.003). Time outdoors (B=.35, p=.047) was associated with better delayed recall. Mental health was better in poorer neighbourhoods (B=.20, p=.015). This was partially mediated by communal provisions (B=.19, p=.032). Social experiences (B=.23, p=.009) fully mediated these effects on mental health. Participants described being of local community services and took on opportunities to volunteer. Social experiences and neighbourhood resources may help support mental health and well-being among older adults during the pandemic and beyond.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».