Challenges to Social Connection Among Black Men with Chronic Conditions: Examination of Structural, Functional, and Quality Domains
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Limited social connection places individuals at greater risk for chronic conditions; however, there is limited research examining the association between chronic conditions and barriers to disease self-management on social connections. Our study addresses this gap in the empirical literature by examining these issues among Black men aged 40+ years with 1 or more chronic conditions. Methods: Data came from a national sample of 1200 Black men. We conducted 3 multivariate logistic regression models examining social connection domains (did not have people to call for help, felt isolated from others, and were not content with relationships/friendships) on 3 independent variables: the number of chronic health conditions, cut down or skipped social activities because of health problems, and self-reported barriers to disease self-management. Sociodemographic covariates for all regression models included age, education, partner status, and annual household income. Results: Men were aged 56.7 (±9.7) years and self-reported 4.0 (±2.9) chronic conditions. Approximately 1 in 4 participants reported that they did not have enough people to call for help (25.2%), felt isolated from others (26.0%), and were not content with friendships/relationships (23.8%). Across multivariate models, men who reported more barriers to disease self-management were significantly more likely to report a social connection domain challenge. The number of chronic conditions and cutting down or skipping social activities because of health problems were also associated with a greater likelihood of social connection challenges. Conclusions: Efforts to improve the self-management of illness symptomology may mitigate challenges to social connection among middle-aged and older Black men.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».