Retrospective cross-sectional study examining the association between loneliness and unmet healthcare needs among middle-aged and older adults using the Canadian Longitudinal Study of Aging (CLSA)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our primary objective was to estimate the association between loneliness and unmet healthcare needs and if the association changes when adjusted for demographic and health factors. Our secondary objective was to examine the associations by gender (men, women, gender diverse). DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS: Retrospective cross-sectional data from 44 423 community-dwelling Canadian Longitudinal Study on Aging participants aged 45 years and older were used. PRIMARY OUTCOME MEASURE: Unmet healthcare needs are measured by asking respondents to indicate (yes, no) if there was a time when they needed healthcare in the last 12 months but did not receive it. RESULTS: In our sample of 44 423 respondents, 8.5% (n=3755) reported having an unmet healthcare need in the previous 12 months. Lonely respondents had a higher percentage of unmet healthcare needs (14.4%, n=1474) compared with those who were not lonely (6.7%, n=2281). Gender diverse had the highest percentage reporting being lonely and having an unmet healthcare need (27.3%, n=3), followed by women (15.4%, n=887) and men (13.1%, n=583). In our logistic regression, lonely respondents had higher odds of having an unmet healthcare need in the previous 12 months than did not lonely (adjusted odd ratios (aOR) 1.80, 95% CI 1.64 to 1.97), adjusted for other covariates. In the gender-stratified analysis, loneliness was associated with a slightly greater likelihood of unmet healthcare needs in men (aOR 1.90, 95% CI 1.64 to 2.19) than in women (aOR 1.73, 95% CI 1.53 to 1.95). In the gender diverse, loneliness was also associated with increased likelihood of having an unmet healthcare need (aOR 1.38, 95% CI 0.23 to 8.29). CONCLUSIONS: Loneliness was related to unmet healthcare needs in the previous 12 months, which may suggest that those without robust social connections experience challenges accessing health services. Gender-related differences in loneliness and unmet needs must be further examined in larger samples.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».