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Enregistrement W4416784971 · doi:10.1186/s12875-025-03067-7

Analysing comfort with primary care discussions and openness to social prescribing as mediators of the associations between loneliness and wellbeing among Canadians aged 55 and older

2025· article· en· W4416784971 sur OpenAlexafffund
Daniel R Y Gan, Vivian Welch, Paul C. Hébert, Michelle Nelson, Kate Mulligan, Adam S. Hoverman, Sandra Allison, Grace Park, Kiffer G. Card

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensAlliance for Canadian Health Outcomes Research in DiabetesFraser HealthUniversity of TorontoCanadian Arthritis Patient AllianceCanadian Red Cross SocietyCentre Hospitalier de l’Université de MontréalBruyèreUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioGovernment of British ColumbiaSimon Fraser UniversityMinistry of Health
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésLonelinessPrimary careOpenness to experiencePsychological interventionInterviewQualitative researchSocial support

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Addressing the complex health and wellbeing challenges of older adults is a critical public health priority as populations age. Social Prescribing (SP) represents a promising strategy, connecting patients to non-clinical, community-based resources to enhance physical, mental, and social wellbeing. Methods To develop a SP theory of change, this study used cross-sectional data from 2,450 community-dwelling older adults who participated in a population survey. Factor analyses identified four factors of comfort with primary care discussions (general, mental, physical, and social wellness) and three factors of openness to SP (effectiveness, meaningfulness, and supportiveness). Path analysis was conducted for each set of mediators separately. Results Path analyses revealed that comfort with primary care discussions about social wellness (β = 0.08**) is associated with better wellbeing. People who report social loneliness are most comfortable with primary care discussions about general wellness (β = − 0.17***) and least comfortable with primary care discussions about mental wellness (β = − 0.24***), whereas people who report emotional loneliness are more likely to have similar levels of comfort to discuss general wellness and mental wellness (β = − 0.18***; − 0.18***). In addition, social loneliness is associated with less comfort with primary care discussions about social wellness (β = − 0.19***) and mental wellness (β = − 0.19***), whereas association is not found for emotional loneliness. These suggest that addressing the SP needs of people who experience emotional loneliness requires a different strategy. Reporting emotional loneliness is associated with expressing support for SP (β = 0.14***), which may be key to improving wellbeing (β = 0.10***) among this population. Overall, social loneliness has a total effect size of β total = − 0.19, whereas emotional loneliness has a total effect size of β total = − 0.45, more than 2.3 times larger. Conclusions While SP may be acceptable to those who need it, some may experience greater difficulties accessing SP through primary care providers without interventions tailored to their loneliness status that could elicit buy-in and enrolment. Primary care providers may wish to pay closer attention to people with emotional loneliness. Other considerations, such as trust and motivational interviewing for positive self-beliefs may explain potential changes from loneliness to wellbeing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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