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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».