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Enregistrement W4410217046 · doi:10.1002/gps.70093

Facility‐Level Variation of Resident Loneliness in Assisted Living and Associated Organizational Context Factors: A Repeated Cross‐Sectional Study

2025· article· en· W4410217046 sur OpenAlexafffundabout
Matthias Hoben, Hana Dampf, Rashmi Devkota, Kyle Corbett, David B. Hogan, Kimberlyn McGrail, Colleen J. Maxwell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geriatric Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of WaterlooInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFaculty of Nursing, University of AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesUniversity of Alberta
Mots-clésLonelinessGeeCross-sectional studyMedicineGerontologyContext (archaeology)DemographyPopulationGeneralized estimating equationPandemicPsychologyEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryGeographyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Loneliness is common among nursing home residents, and it is also thought to be a problem in assisted living (AL). However, we lack research on loneliness in AL. Our objectives were to assess changes in risk-adjusted prevalence of loneliness in AL, and facility-level variations in loneliness before and during the COVID-19 pandemic, and facility-level factors associated with AL resident loneliness during the pandemic. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This population-based, repeated cross-sectional study used Resident Assessment Instrument-Home Care (RAI-HC) data (01/2017-12/2021) from Alberta, Canada. On a system-level, we estimated quarterly, risk-adjusted loneliness prevalence, and used segmented regressions to assess whether loneliness changed after the start of the pandemic. For risk adjustment, we used resident-covariates known to be associated with loneliness, but out the health system's or AL home's control (e.g., age or cognitive impairment) to enable fair comparisons over time. Linking AL home surveys, collected in COVID-19 waves 1 (March-June 2020) and 2 (October 2020-February 2021) to RAI-HC records, we used covariate-adjusted general estimating equations (GEE) to assess AL home factors (e.g., staffing shortages, social distancing measures) associated with resident-level loneliness during the pandemic. RESULTS: Quarterly samples included 2026-2721 residents. Loneliness [95% confidence interval] fluctuated between 13.6% [11.5%-15.7%], and 16.8% [14.4%-19.2%], with no statistically significant increase during the pandemic. Facility-level median [inter-quartile range] loneliness prevalence varied considerably before (14.9% [8.3%-21.1%) and during the pandemic (13.5% [6.9%-21.3%]). GEEs included 985 residents in 41 facilities (wave 1), and 1134 residents in 42 facilities (wave 2). Facility-factors associated with decreased odds of loneliness included: facilitating caregiver involvement (odds ratio = 0.531 [95% confidence interval: 0.286-0.986]), essential visitor policies (0.672 [0.454-0.994]), and video calls with volunteers or religious/spiritual leaders (0.603 [0.435-0.836]). Facilitating outdoor activities/visits (2.486 [1.561-3.961], and providing hallway-based activities (1.645 [1.183-2.288]) were associated with increased odds of loneliness. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Loneliness did not change during COVID-19 in AL on a health system level, but varied considerably between facilities before and during the pandemic. Modifiable facility-level factors explained variations in loneliness within facilities, suggesting important targets for policies and improvement interventions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,351 · 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'admission3
Résumé présentoui

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