Community-Level Social Support to Mitigate the Impact of Combined Frailty and Multimorbidity on Psychological Distress Among Rural Chinese Older Adults During the COVID-19 Pandemic: Multilevel Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accumulating research provides evidence that the psychological health of older people deteriorated from before to during the COVID-19 pandemic. Unlike robust individuals, coexisting frailty and multimorbidity expose older adults to more complicated and wide-ranging stressors. Community-level social support (CSS) is also an important impetus for age-friendly interventions, and it is 1 of the components of social capital that is seen as an ecological-level property. To date, we have not found research that examines whether CSS buffered the adverse impacts of combined frailty and multimorbidity on psychological distress in a rural setting during COVID-19 in China. OBJECTIVE: This study explores the combined effect of frailty and multimorbidity on psychological distress in rural Chinese older adults during the COVID-19 pandemic and examines whether CSS would buffer the aforementioned association. METHODS: Data used in this study were extracted from 2 waves of the Shandong Rural Elderly Health Cohort (SREHC), and the final analytic sample included 2785 respondents who participated in both baseline and follow-up surveys. Multilevel linear mixed effects models were used to quantify the strength of the longitudinal association between frailty and multimorbidity combinations and psychological distress using 2 waves of data for each participant, and then, cross-level interactions between CSS and combined frailty and multimorbidity were included to test whether CSS would buffer the adverse impact of coexisting frailty and multimorbidity on psychological distress. RESULTS: Frail older adults with multimorbidity reported the most psychological distress compared to individuals with only 1 or none of the conditions (β=.68, 95% CI 0.60-0.77, P<.001), and baseline coexisting frailty and multimorbidity predicted the most psychological distress during the COVID-19 pandemic (β=.32, 95% CI 0.22-0.43, P<.001). Further, CSS moderated the aforementioned association (β=-.16, 95% CI -0.23 to -0.09, P<.001), and increased CSS buffered the adverse effect of coexisting frailty and multimorbidity on psychological distress during the COVID-19 pandemic (β=-.11, 95% CI -0.22 to -0.01, P=.035). CONCLUSIONS: Our findings suggest that more public health and clinical attention should be paid to psychological distress among multimorbid older adults with frailty when facing public health emergencies. This research also suggests that community-level interventions prioritizing social support mechanisms, specifically improving the average levels of social support within communities, may be an effective approach to alleviate psychological distress for rural older adults who concurrently manifest frailty and multimorbidity.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».