Resilience applications to social isolation and loneliness in older adults: a scoping review to develop a model and research agenda
Notice bibliographique
Résumé
Background: The development of a theoretical model applied to social isolation and loneliness (SI/L) among older adults has not kept pace with the exponential growth in empirical research, especially since the COVID-19 pandemic. One promising but under-investigated area is the contribution of resilience models to this field. This paper provides a scoping review of the application of resilience theoretical models to social isolation and loneliness and suggests directions for the development of an integrated new model. Method: Using the Arksey and O'Malley scoping review method, searches of four databases with 13 keywords were conducted April 9, 2024, with 17 articles meeting the inclusion criteria of the 1,671 extracted articles. Results: Findings were summarized using thematic analysis separated into four major themes: (1) coping self-efficacy to reduce SI/L; (2) moderating expectations to foster resilience to SI/L; (3) the effects of social support, the environment and resilience on COVID-19 stressors, and; (4) resilience as a mediator between SI/L and mental health. We integrate these findings into a new model entitled the Resilience and Social Isolation Model of Aging (RSIMA). Conclusion: RSIMA highlights SI/L as a dynamic process on a continuum, as well as elucidating what broader factors can lead to improved social connection, contributing to both individual-level and community resilience. To address the looming public health crisis of social isolation and loneliness among older people, future research studies must consider a systems-level perspective to SI/L and resilience.
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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 | 0,025 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».