Latent profile analysis of loneliness among elderly people in the community and its relationship with cognitive function
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To explore the latent profiles of loneliness in community-dwelling older adults and to explore the relationship between categories and cognitive functioning to inform targeted interventions. Methods A survey was conducted on 658 elderly individuals from 9 communities in Henan Province using the Simplified Loneliness Scale and the Montreal Cognitive Assessment Scale. Mplus8.3 was used for latent profile analysis, and SPSS26.0 software was used to compare the cognitive function differences of elderly people with different types of loneliness. Results Prevalence rate of mild cognitive impairment in community-dwelling older adults 31.00% (204/658). The latent profiles of loneliness symptoms in community-dwelling older adults can be categorized into three latent profiles: low loneliness group (54.4%), social loneliness group (24.3%), and emotional loneliness group (21.3%). Community-dwelling older adults in the emotional loneliness group had a higher risk of cognitive impairment compared to the low loneliness group (OR = 1.693, p < 0.05). Conclusion Three categories of loneliness exist in community-dwelling older adults, with differences in cognitive functioning among community-dwelling older adults with different latent profiles. Community healthcare workers should pay attention to the loneliness of older adults during cognitive function screening, and especially provide psychological counseling to emotionally isolated community-dwelling older adults in order to reduce the risk of cognitive impairment.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».