Loneliness in Australian older adults with mental illness
Notice bibliographique
Résumé
Background: Older adults with mental illnesses are particularly vulnerable to the impact of loneliness. Despite this, loneliness is not regularly screened for in mental health services and remains under-recognized and under-treated. This research examines the prevalence of loneliness (overall, emotional, and social) in community-dwelling older adults with mental illness in an urban Australian setting and its relationship with depression and anxiety. Methods: A cross-sectional survey methodology was used to assess the point prevalence of loneliness in older adults (65+ years) with mental illness accessing an older adult mental health service. Four questionnaires were administered to examine loneliness (De Jong Gierveld Loneliness Scale), depressive symptoms (Geriatric Depression Scale – Short Form), anxiety symptoms (Geriatric Anxiety Inventory) and cognition (Montreal Cognitive Assessment). Data were analysed using correlation and linear regression. Loneliness was dichotomized based on clinical thresholds to understand the effect of loneliness on anxiety and depressive symptoms. Results: 54.1% of respondents reported loneliness, and emotional loneliness was more prevalent than social loneliness. There was a moderate, positive correlation between overall loneliness and depressive and anxiety symptoms. Both emotional and social loneliness were also associated with clinically significant depressive and anxiety symptoms. Conclusion: More than half of older adults with mental illness experience loneliness. Given known and well-researched associations between loneliness and poor physical and mental health, we advocate that routine screening of loneliness is relevant for this vulnerable group. Through prompt recognition, effective bespoke interventions targeted at loneliness, such as intergenerational groups, could be introduced by nurses to improve physical and mental well-being, quality of life and aid recovery.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».