Loneliness and global cognitive functioning in racially and ethnically diverse US midlife and older adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Few studies have examined the association of loneliness and cognitive functioning in the US. We used two common measures of loneliness and examined their association in a large sample of US Black, Latino, and White adults (ages ≥ 50). Methods We analyzed Wave 3 of the National Social Life, Health, and Aging Project (N = 2,757). We examined loneliness using one item from the CES-D and the Felt Loneliness Measure (NFLM); cognitive functioning was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) tool, where higher scores indicated better functioning. We used weighted ordinary least squares regressions to examine the effects of loneliness (CES-D loneliness and NFLM in separate models) on MoCA scores. In exploratory analyses, we examined if these relationships varied by race and ethnicity. We adjusted all models for sociodemographic and other salient factors (e.g., chronic disease, depressive symptoms, living alone). Results Mean age was 63.49 years, 52% were female, and 9% were Black and 6% Latino persons. Approximately 54% endorsed feeling lonely on at least one measure; 31% (CES-D) and 46% (NFLM). The relationship between loneliness measures was positive and significant, X2 (1, N = 2,757) = 435.493 p < 0.001. However, only 40% of lonely individuals were identified as lonely on both assessments. CES-D loneliness was inversely (βˆ = −0.274, p = 0.032) associated with MoCA scores and this association did not vary by race and ethnicity. Greater NFLM loneliness was positively associated (βˆ = 0.445, p < 0.001) with higher MoCA scores for Latino participants only. Discussion Loneliness appears to be an important predictor of cognitive functioning. However, the association of loneliness and cognitive functioning varied when using the CES-D loneliness item or the NFLM. Future work is needed to understand how loneliness and its clinically relevant dimensions (social, emotional, existential, chronicity) relate to global and individual cognitive domains. Research is needed with racially and ethnically diverse midlife and older adults, particularly to understand our counterintuitive finding for Latino participants. Finally, findings also support the need for research on interventions to prevent cognitive decline targeting loneliness.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».