Examining the longitudinal influence of loneliness on healthcare utilization: evidence from Taiwan’s national health insurance data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study combines a nationally representative sample from Taiwan with four years of National Health Insurance (NHI) data to explore the distinctive impact of emotional and social loneliness on health service utilization, including outpatient visits for mental health, general outpatient visits, emergency room (ER) visits, and hospitalization. METHODS: Data were drawn from the 2015 Taiwan Longitudinal Survey on Aging (TLSA) and merged with participants' NHI records from 2015 to 2018. The analysis used logistic regression for binary outcomes and negative binomial regression for counts. RESULTS: Results show that higher emotional loneliness in 2015 was associated with increased outpatient mental health visits over time and more general outpatient visits within the same year. Conversely, higher social loneliness in 2015 reduced the likelihood of seeking ER care in 2015. CONCLUSIONS: By merging national data and distinguishing emotional from social loneliness, this study offers insights into their differential impacts on healthcare utilization among older adults in Taiwan. It emphasizes the importance of addressing loneliness to improve physical and mental well-being and optimize the effective utilization of healthcare resources.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».