Exploring the influence of loneliness on cognitive decline: differential effects in Black and White older adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Loneliness is prevalent among older adults, who may experience age-related or pathological cognitive changes. However, there's a limited understanding of how loneliness affects cognitive decline and if the relationship differs by race. This study investigates the impact of loneliness on cognitive decline among Black and White older adults. METHODS: 3,082 participants with 20,882 follow-ups over 10 years were included from the RUSH RADC cohorts. Participants were categorized as having high or low loneliness based on a median split of de Jong-Gierveld Loneliness Scale scores. Participants were divided into four groups based on race (White vs. Black) and loneliness status (high vs. low): (1) White-high (n = 1,030), (2) White-low (n = 913), (3) Black-high (n = 493), (4) Black-low (n = 646). Linear mixed-effects models were employed to examine group differences in cognitive change over time (global cognition, episodic memory, semantic memory, perceptual speed, visuospatial ability, and working memory). RESULTS: White adults with high loneliness exhibited increased rates of cognitive decline across all domains (p < .01) compared to Black adults with high or low. Compared to White adults with low loneliness, White adults with high loneliness exhibited increased decline in all domains except perceptual speed and visuospatial ability (p < .001). Black adults with high loneliness exhibited increased decline compared to Black adults with low loneliness in all domains (p < .01). DISCUSSION: Loneliness is significantly associated with cognitive decline. Results of this study suggest that the loneliness-cognition relationship is stronger in White adults compared to Black older adults.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».