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Enregistrement W4407712939 · doi:10.2196/66061

Migrant-Local Differences in the Relationship Between Oral Health, Social Support, and Loneliness Among Older Adults in Weifang, China: Cross-Sectional Study

2025· article· en· W4407712939 sur OpenAlexvenueno aff
Hui Liu, Jieru Wang, Rui Chen, Xixing Xu, Mingli Pang, Kaiyuan Feng, Bingsong Li, Qinling Li, Ziwei Qin, Shuyi Yan, Nabila Ibn Ziyat, Fanlei Kong

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessPreprintChinaCross-sectional studyEnvironmental healthPsychologyGerontologyMedicineGeographySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Increased aging and accelerated urbanization have led to the migration of older adults within China. Migrant older adults (MOAs) may experience physical and psychological discomfort in influx cities, and they are a vulnerable group that has emerged in the course of fast urbanization. Previous studies have confirmed the association between oral health and loneliness as well as the relationship between social support and loneliness; however, no research has been done to clarify the underlying mechanisms and the migrant-local difference between oral health, social support, and loneliness. Objective: This study aimed to test the association between oral health, social support, and loneliness among Chinese older adults, as well as the migrant-local difference on the above relationship. Methods: Multistage cluster random sampling was used to enroll a total of 1205 participants, including 613 MOAs and 592 local older adults (LOAs). Loneliness was assessed by the 6-item short-form UCLA Loneliness Scale; oral health was measured via the Chinese version Geriatric Oral Health Assessment Index (GOHAI); social support was evaluated by the Social Support Rating Scale (SSRS). Descriptive analysis, χ2 tests, and t tests were conducted. Multigroup structural equation modeling (SEM) was employed to clarify the migrant-local difference on the association between oral health, social support, and loneliness among MOAs and LOAs. Results: The mean score of loneliness was 8.58 (SD 3.032) for MOAs and 8.00 (SD 2.790) for LOAs. Oral health and social support were found to be negatively related to loneliness among MOAs and LOAs; the standardized direct effects for MOAs were -0.168 and -0.444 (P<.001), and they were -0.243 and -0.392 (P<.001) for LOAs, respectively. Oral health generated a direct positive effect on social support, and the direct effect was 0.186 for MOAs (P<.001) and 0.247 for LOAs (P<.001). Conclusions: Loneliness was fairly low among older adults in Weifang, China, while MOAs showed higher loneliness than LOAs. Oral health had both direct and indirect negative effects on loneliness among MOAs and LOAs, with no significant path differences between MOAs and LOAs. Social support was found to be negatively associated with loneliness for both MOA and LOA, while the association was stronger among MOAs than LOAs. Oral health exerted a significantly positive effect on social support for both MOAs and LOAs, while no significant difference existed between them. Measures should be taken by the government, society, and families to increase social support, improve oral health, and further reduce loneliness among MOAs and LOAs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,328 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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