Factors associated with loneliness in immigrant and Canadian-born older adults in Ontario, Canada: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While loneliness is common in older adults, some immigrant groups are at higher risk. To inform tailored interventions, we identified factors associated with loneliness among immigrant and Canadian-born older adults living in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of 2008/09 data from the Canadian Community Health Survey (Healthy Aging Cycle) and linked health administrative data for respondents 65 years and older residing in Ontario, Canada. Loneliness was measured using the Three-Item Loneliness Scale, with individuals categorized as 'lonely' if they had an overall score of 4 or greater. For immigrant and Canadian-born older adults, we developed separate multivariable logistic regression models to assess individual, relationship and community-level factors associated with loneliness. RESULTS: In a sample of 968 immigrant and 1703 Canadian-born older adults, we found a high prevalence of loneliness (30.8% and 34.0%, respectively). Shared correlates of loneliness included low positive social interaction and wanting to participate more in social, recreational or group activities. In older immigrants, unique correlates included: widowhood, poor health (i.e., physical, mental and social well-being), less time in Canada, and lower neighborhood-level ethnic diversity and income. Among Canadian-born older adults, unique correlates were: female sex, poor mental health, weak sense of community belonging and living alone. Older immigrant females, compared to older immigrant males, had greater prevalence (39.1% vs. 21.9%) of loneliness. CONCLUSIONS: Although both groups had shared correlates of loneliness, community-level factors were more strongly associated with loneliness in immigrants. These findings enhance our understanding of loneliness and can inform policy and practice tailored to immigrants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».