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Enregistrement W4399861134 · doi:10.1186/s13643-024-02581-6

The association of social networks and depression in community-dwelling older adults: a systematic review

2024· review· en· W4399861134 sur OpenAlexaboutno aff
Amelie Reiner, Paula Steinhoff

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität zu KölnDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPsycINFOMedicineScopusGerontologyMental healthSocial supportSystematic reviewDepression (economics)Social network (sociolinguistics)MEDLINEPsychiatryPsychologySocial mediaSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Depression is a globally prevalent mental condition, particularly among older adults. Previous research has identified that social networks have a buffering effect on depression. Existing systematic reviews have either limited their research to specific geographic areas or provided evidence from over a decade ago. The vast body of recent literature particularly from the last decade emphasizes the need for a comprehensive review. This systematic review aims to analyze the association of structural aspects of social networks and depression in older adults. METHODS: The electronic databases APA PsycINFO, ProQuest, PSYINDEX, PubMed, Scopus, SocINDEX, and Web of Science were searched from date of data base inception until 11 July 2023. Studies were eligible for inclusion if they reported on community-dwelling older adults (defined as a mean age of at least 60 years old), had an acceptable definition for depression, referred to the term social network in the abstract, and were published in English. Quality was appraised using the Newcastle Ottawa Scale for cross-sectional and longitudinal studies. Outcome data were extracted independently from each study and analyzed by direction of the relationship, social network domain and cross-sectional or longitudinal study design. RESULTS: In total, 127 studies were included. The study categorizes structural network aspects into seven domains and finds that larger and more diverse networks, along with closer social ties, help mitigate depression. The literature on the relationships between depression and network density, homogeneity, and geographical proximity is scarce and inconclusive. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Despite inconsistent findings, this review highlights the importance of quantifying complex social relations of older adults. Limitations of this review include publication and language bias as well as the exclusion of qualitative research. Further research should use longitudinal approaches to further investigate the reciprocal relationship between social networks and depression. Following this review, interventions should promote the integration of older adults in larger and more diverse social settings. Other: This work was supported by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) under Grant [454899704]. This systematic review was pre-registered. The review-protocol can be accessed at https://doi.org/10.17605/OSF.IO/6QDPK .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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