Exploring the Influence of Loneliness on Cognitive Decline: Differential Effects in White and Black Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Approximately 25% of adults 65+ are socially isolated. Social isolation (i.e., loneliness), or the perceived absence of an available and acceptable social network, may be associated with increased cognitive decline. However, there is a limited understanding of how social isolation influences cognitive decline and if this relationship differs as a function of race. Methods A total of 3,082 participants (n = 1943 Whites, n = 1139 Blacks) with 20,882 follow‐ups over 10 years were included from the RUSH database. Participants completed the De Jong Gierveld Loneliness Scale and were identified as having either high or low loneliness using a median split of perceived social isolation. Participants were then divided into one of four groups based on race (White vs Black) and loneliness (High vs Low): 1) White‐High (n = 1030), 2) White‐Low (n = 913), 3) Black‐High (n = 493), 4) Black‐Low (n = 646). Linear mixed‐effects models examined group differences in cognitive change over time (global cognition, episodic memory, semantic memory, visuospatial ability, and working memory). Results White adults with high loneliness exhibited increased rates of cognitive change compared to low and high loneliness Black adults in all domains (p<.01). Compared to White adults with low loneliness, Whites with high loneliness exhibited increased decline in all domains except processing speed and visuospatial ability (p<.001). Black adults with high loneliness exhibited increased decline compared to Black adults with low loneliness in all domains (p<.01). Conclusion Our study reveals a robust association between loneliness and cognitive decline in older adults, with White individuals experiencing a more pronounced impact than their Black counterparts. These findings underscore the need for targeted interventions to address loneliness, particularly among White older adults, to mitigate cognitive decline and promote healthy aging.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».