RACIAL DIFFERENCES IN LONGITUDINAL TRAJECTORIES OF SOCIAL ISOLATION AND LONELINESS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this study was to determine if there are racial differences in the longitudinal trajectories of social isolation and loneliness among older adults. Data come from the Health and Retirement Study Leave Behind Questionnaire, waves 2006-2016. Social isolation was operationalized as a social network index and loneliness was operationalized by the UCLA-3 item loneliness scale. Race was operationalized by White, Black, and Hispanic. I also adjusted for age, gender, education, household income, and employment status. Racial differences in longitudinal trajectories were determined by multilevel models with survey weights included by the HRS. In unadjusted models, I found Hispanic older adults were less likely to be socially isolated compared to White and Black older adults; furthermore, White older adults were less likely to be lonely compared to Black and Hispanic older adults. In fully adjusted models, White older adults had greater social isolation in comparison to Black and Hispanic older adults, and Black older adults had greater isolation compared to Hispanic older adults. For loneliness, Black older adults were found to be lonelier compared to Hispanic older adults, but not White older adults. This study is one of the first to examine racial differences in longitudinal trajectories of social isolation and loneliness. I find race is a salient factor that may influence objective isolation and feelings of loneliness among older adults. Given the established relationship between isolation, loneliness, and health, these findings are useful for identifying potential racial groups at higher risk for these conditions and informing future interventions.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».