Influence of loneliness and social isolation before and during the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic on mood, cognition and sleep
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social isolation and loneliness are public health problems and are related to poor physical and mental health in older persons, especially during the COVID-19 pandemic. We investigated the influences of social isolation and loneliness on mood, cognition and sleep quality in older persons. METHODS: This study evaluated 82 older persons, with a median age of 69.16 years (range: 60.00-85.97). The older persons were assessed before and during the period of the COVID-19 pandemic. Cognition was assessed using the Montreal Cognitive Assessment, symptoms of depression using the Beck Depression Inventory II, symptoms of anxiety using the Beck Anxiety Inventory, quality of sleep by the Pittsburgh Sleep Quality Index, daytime sleepiness by the Epworth Sleepiness Scale, isolation by the Duke Social Support Index and three-item UCLA Loneliness Scale. RESULTS: Our results revealed that loneliness is related to worsening anxiety symptoms (P = 0.008), and sleep quality (P = 0.011). Isolation is related to worsening sleep quality (P = 0.011). On the other hand, participants who did not isolate themselves during the pandemic felt more anxious (P = 0.021). In addition, older persons who were not isolated (P = 0.035) and had no loneliness (P = 0.007), have higher cognitive performance over time. CONCLUSION: Loneliness is related to worsening symptoms of anxiety and sleep quality. Our results showed that social isolation is related to worsening sleep quality. On the other hand, high social support during the COVID-19 pandemic increased anxiety. Furthermore, better cognitive performance is related to non-isolated and non-lonely participants.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».