Associations of social isolation and loneliness with healthcare utilization among older adults: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Social isolation and loneliness are significant public health concerns associated with increased healthcare utilization among older adults. This review aims to synthesize evidence on the associations between social isolation, loneliness, and healthcare utilization. Research Design and Methods: Five databases were searched from inception to March 21, 2025, using keyword groups related to social isolation/loneliness, older adults, and healthcare utilization (primary care, emergency visits, inpatient care, and outpatient care). Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Random-effects models were employed to pool effect sizes (incidence rate ratios [IRRs], odds ratios [ORs]). Results: = 309,023). Due to insufficient data, meta-analyses for the association between social isolation and primary care or outpatient care utilization were not conducted. Social isolation was statistically associated with increased inpatient care utilization (IRRs = 1.37, 95% CI: 1.24-1.53) but not with emergency department visits. For loneliness, meta-analyses for outpatient care were not feasible due to limited studies. Loneliness was statistically associated with increased emergency department visits (IRRs = 1.15, 95% CI: 1.06-1.24) and inpatient care utilization (OR = 1.13, 95% CI: 1.07-1.20) but not with primary care use. Discussion and Implications: This is the first meta-analysis to comprehensively synthesize the associations between social isolation, loneliness, and 4 types of healthcare utilization among older adults. The findings highlight the importance of addressing social isolation and loneliness as potential strategies to reduce avoidable healthcare utilization.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».