Loneliness and Mild Cognitive Impairment in Older Adults: A Cross‐Sectional Study in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Loneliness is an emerging public health concern in low- and middle-income countries (LMICs), driven by urbanization and shifting social dynamics. Evidence suggests loneliness may increase the risk of mild cognitive impairment (MCI), a precursor to dementia. However, limited research exists on this association in LMICs, particularly in Ghana. This study investigates the relationship between loneliness and MCI among older adults in Ghana, aiming to inform dementia prevention strategies. METHOD: This cross-sectional study will be conducted in urban and rural Ghana, involving 300 participants aged 60 and above. Cognitive function will be assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and loneliness will be measured using the UCLA Loneliness Scale. Data on sociodemographic factors (e.g., age, gender, living arrangements) will be collected. Multiple regression analysis will be used to examine the association between loneliness and MCI, controlling for confounders like physical health and socioeconomic status. RESULT: Preliminary findings reveal a significant link between loneliness and mild cognitive impairment (MCI). Of 300 participants, 45% (n = 135) reported moderate to severe loneliness, and 38% (n = 114) were diagnosed with MCI, with 55 participants experiencing both conditions. Those with moderate to severe loneliness had nearly double the risk of cognitive decline compared to less lonely individuals (Odds Ratio: 1.96, 95% CI: 1.4-2.7, p < 0.05). Further analysis showed that 80 participants reported loneliness without MCI, while 59 had MCI but low loneliness, and 106 neither reported loneliness nor MCI. Physical health and social support influenced cognitive outcomes but did not weaken the loneliness-MCI association (adjusted β coefficient = 0.62, p = 0.03). Qualitative data supported these results, highlighting memory lapses, reduced focus, and diminished problem-solving skills among lonely participants. CONCLUSION: Loneliness is a key risk factor for MCI in Ghana, independent of other variables. Addressing loneliness through community-based interventions may help prevent cognitive decline and reduce dementia risk. Further research is needed to confirm these findings and explore underlying mechanisms.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».