How social factors relate to arthritis risk in Chinese older adults: population-based evidence
Notice bibliographique
Résumé
Background Arthritis prevalence is rising among older adults globally, including in China, where the aging population is increasing. Social factors, such as social networks, participation, and support, have been associated with inflammation response. However, limited research has explored how these factors affect arthritis in Chinese older adults. This study aimed to examine the association between social factors and arthritis risk using data from the 2017–2018 Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS). Methods A total of 15,854 individuals aged 60 and above were included. Arthritis status was assessed through self-reports, and key social factors—social network size, social participation, and social support were measured. Binary logistic regression models were used to analyze associations, adjusting for demographic and health-related variables. Results A larger social network was associated with a lower risk of arthritis (OR = 0.963, p = 0.015). Higher social participation, however, was associated with a higher risk (OR = 1.027, p = 0.007). Emotional support demonstrated a protective effect (OR = 0.963, p = 0.006), while instrumental support showed no significant impact. A significant interaction between social participation and emotional support (p = 0.008) indicated that emotional support mitigates the elevated risk of arthritis associated with high social participation. Conclusion Social factors play a crucial role in arthritis risk among older adults. While broader social networks and emotional support appear beneficial, increased social participation may contribute to higher risk. These findings highlight the need for tailored interventions to promote healthy aging.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».