INCORPORATING EXERCISE TO BUFFER AVERSIVE HEALTH EFFECTS OF LONELINESS AMONG OLDER ADULTS IN THE LIFE TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction In 2023 the US Surgeon General announced an epidemic of loneliness and isolation. Prolonged loneliness among older adults has been shown to predict dementia and cardiovascular disease (CVD). However, exercise has been demonstrated to have preventive effects on CVD and cognitive health, but its effects on buffering these outcomes manifested from loneliness, or gender effects have not been investigated. This study aimed to test two moderated-mediation models to investigate if exercise moderates the relationship between loneliness and health outcomes. Methods The Lifestyle Interventions and Independence for Elders (LIFE) Study is a randomized controlled trial (n=1,600) that assigned older adults (aged 65+) to either an intervention or control group. The present observational study analyzed participants in the control group. Measures included: exercise (accelerometry), loneliness (Center for Epidemiologic Studies Depression Scale [CES-D]), CVD risk (handgrip test), and cognitive health (global cognitive function). Model #14 from Hayes PROCESS Macro 4.0 in SPSS was used to analyze the data. Results In both models, females experienced greater loneliness compared to males(β=.25, p<.001). The CVD risk model found Moderate-to-Vigorous Physical Activity (MVPA) to independently predicted handgrip strength(β=.11, p<.001), and interacted with loneliness to predict handgrip strength(β=.05, p=.03). The cognition model also found MVPA to independently predict cognition(β=.14, p<.001), and interacts with loneliness to predict cognition(β=.07, p=.03), and also demonstrate total moderated-mediation effects(β=.02, 95%CI.003 to.367). Conclusion Exercise can buffer aversive cardiovascular risk and cognition from loneliness. Lonely older adults are a high-risk demographic that should be sought for enrolling in exercise programs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».