Echoes of solitude: systematic review and meta-analysis revealing mortality risks in older adults due to loneliness, social isolation, and living alone
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Loneliness, social isolation, and living alone are emerging as significant risk factors for mortality, especially in older adults. Objectives Loneliness, social isolation, and living alone are recognized as significant risk factors for mortality in older adults. This study aimed to quantify their associations with all-cause and cause-specific mortality, extending the scope of previous research by considering a broader range of social factors. Methods A systematic search was conducted in PubMed, APA PsycINFO, and CINAHL databases up to December 31,2023, adhering to PRISMA 2020 and MOOSE guidelines. Inclusion criteria comprised prospective cohort or longitudinal studies examining the relationship between loneliness, social isolation, living alone, and mortality. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analyses utilized random-effects models with the Restricted Maximum Likelihood method, while subgroup and meta-regression analyses explored further relationships. Results Out of 11,964 studies screened, 86 met the inclusion criteria. Loneliness was associated with a 14% increase in all-cause mortality risk, social isolation with a 35% increase, and living alone with a 21% increase. However, substantial heterogeneity was observed across studies, influenced by various factors including gender, age, geographical region, chronic diseases, and study quality. Meta-regression analysis identified predictors such as longer follow-up periods, female sex, validated social network indices, cognitive function adjustments, and study quality. Conclusions Loneliness, social isolation, and living alone significantly increase mortality risk in older adults, emphasizing the urgency of public health interventions targeting these factors to enhance health outcomes among the aging population. However, due to study variations, further research is needed to understand their cumulative effect on mortality risks and inform tailored interventions. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».