Life Events and Loneliness Transitions Among Middle-Aged and Older Adults Around the World
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Adult loneliness is a substantial social problem and a growing point of concern for policymakers around the world. We assess whether the predictors of loneliness onset among middle-aged and older adults vary from country to country in a large array of settings across world regions. Taking a life course perspective, we focus on common life events in our focal age range, including changes in partnership, coresidence, work, and health, and we test whether changes in them have comparable prospective associations with loneliness onset in different countries. Methods We draw on respondent-level data from a diversity of world regions surveyed in 7 harmonized cross-national studies in 20 countries, representing 47% of the global population over the age of 50. Our innovative longitudinal approach estimates prospective transition probability models that examine how each life event predicts the transition into loneliness. Results Despite substantial variation in the prevalence of loneliness and life events across the range of countries in our sample, our results highlight consistency in the predictors of loneliness transitions. Family and household changes like divorce, coresidence, and especially widowhood are paramount predictors of loneliness transition across settings, with changes in work and health playing more minor and less universal roles. Discussion The results demonstrate the importance that family and household connections play in determining loneliness at these ages. These findings suggest that addressing late-life loneliness may require a focus on key life events, especially those concerning changes in families and households.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».