Loneliness Trajectories and Chronic Loneliness Around the World
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examine cross-national variation in (a) loneliness trajectories and (b) the association between common social risk factors and chronic loneliness in middle and older adulthood. METHODS: Using longitudinal data, we assess the country-level prevalence of loneliness trajectories (chronic, transitory, and no loneliness) and the extent of common social risk factors for loneliness (living alone, widowhood, divorce, no grandchildren, having chronic conditions, and never working) among adults 50 and older in 20 countries covering 47% of the global population in this age bracket. Additionally, we compare how the associations between social risk factors and chronic loneliness vary across countries. RESULTS: We find considerable variation in the prevalence of chronic loneliness cross-nationally, ranging between 4% (Denmark) and 15% (Greece) of adults 50 and older. Living arrangements have the most consistent association with the likelihood of chronic loneliness across countries, with those ever living alone having an 8% higher likelihood of chronic loneliness on average across countries, with a range of 2%-25%. Additionally, those who never report working and those with chronic conditions have a higher likelihood of chronic loneliness across more than a third of the countries. DISCUSSION: These results suggest that policies and interventions targeted to middle age and older adults living alone and with limited work histories or with chronic conditions are critical in reducing the public health challenges of chronic loneliness.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».