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Enregistrement W7005895719

Social isolation, frailty, and health outcomes among community-dwelling older adults : a longitudinal study in Quebec

2022· dissertation· fr· W7005895719 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongitudinal studySocial environmentPopulationSocial relationship
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : L’isolement social est un problème de santé publique qui est lié à des résultats de santé négatifs. Cependant, le niveau d’association entre l’isolement social et la santé reste inconnu. Cette association peut être influencée par des facteurs biologiques associés à l’âge, tels que la fragilité. L’objectif général de cette thèse était d’examiner les interrelations entre l’isolement social, la fragilité et les résultats de santé physique, mentale et cognitive chez les personnes âgées au Québec. Méthodes : Les données proviennent des trois phases de l’étude longitudinale FRéLE, une étude de population auprès de 1643 personnes âgées de 65 ans et plus vivant à domicile dans la province de Québec au Canada. S’appuyant sur la théorie de Berkman, nous avons mesuré l’isolement social par la participation sociale, les réseaux sociaux et le soutien social provenant de différents liens sociaux tels que les amis, la famille nucléaire et la famille élargie. Nous avons opérationnalisé la fragilité en utilisant le phénotype de fragilité de Fried. Les résultats de santé comprenaient l’incapacité physique, la comorbidité, la dépression et la fonction cognitive. Pour atteindre notre objectif, premièrement nous avons effectué un examen de la portée afin de synthétiser la littérature existante sur l’interrelation entre l’isolement social, la fragilité et la santé ainsi que leurs modérateurs et médiateurs. Deuxièmement, nous avons réalisé une série de modèles de régression multivariés pour examiner si la fragilité joue un rôle modérateur sur les relations entre l’isolement social et la santé dans un premier temps. Troisièmement, nous avons réalisé une série de modèles de croissance pour examiner l’effet modérateur des changements de la fragilité sur les associations entre les changements de la relation sociale et la santé en deux ans. Résultats : Les résultats de l’examen de la portée ont révélé que la fragilité était fortement liée à la mauvaise santé. Cependant, peu d’études ont trouvé une association entre l’isolement social et la santé. En outre, l’association entre le soutien social et les résultats de santé était plus significative que celle des réseaux sociaux et la participation sociale (étude 1- Chapitre 4). Conformément aux résultats de l’examen de la portée, l’analyse transversale a démontré que l’isolement social, plus précisément ou particulièrement le soutien social est lié à la santé mentale et cognitive plutôt qu’à la santé physique chez les personnes âgées. L’analyse de modération a montré que les personnes âgées fragiles qui recevaient du soutien social de leurs amis, participaient à des activités sociales et qui avaient des amis et des fratries étaient en meilleure santé mentale et cognitive que les robustes (étude 2- Chapitre 5). L’analyse de modération longitudinale a révélé que les changements dans la fragilité ont un effet modérateur sur l’association entre les changements dans la participation sociale, le soutien social ainsi que les contacts sociaux avec les amis sur les changements dans la santé cognitive et mentale (étude 3- Chapitre 6). Conclusion : Cette étude longitudinale suggère que le soutien social et la qualité de la relation jouent un rôle compensatoire dans l’amélioration de la santé mentale des personnes âgées fragiles dès le début et au fil du temps. Les résultats éclairent davantage le rôle central des amitiés et de la participation sociale dans l’amélioration de l’état de santé des personnes âgées sur deux ans.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2022
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