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Enregistrement W7118075857 · doi:10.1093/geroni/igaf122.371

Relationship Transitions and Loneliness in Midlife and Older Adulthood

2025· article· en· W7118075857 sur OpenAlexaff
Iris V. Wahring, Urmimala Ghose, NIlam Ram, Christiane A. Hoppmann, Denis Gerstorf

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessFeelingHealth and Retirement StudySocial isolationPerceptionMarital statusMatching (statistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prior research suggests that being married or living with a partner is linked to a lower likelihood of loneliness, with some studies indicating a stronger effect for men. Moreover, because social networks and their perception change across the lifespan, the impact of relationship status on loneliness may differ between middle-aged and older men and women. We investigated how three major relationship events—separation, moving in with a partner, and marriage—affect loneliness and whether these effects vary by gender and age. We also examined instances in which individuals both moved in and married within the same timeframe. Using data from 4,768 U.S. participants in the Health and Retirement Study (HRS), we applied propensity score matching to compare two-year changes in loneliness likelihood between individuals experiencing a relationship event and matched controls whose relationship status remained stable. Results showed that moving in with a partner was associated with a reduced likelihood of feeling lonely, particularly among older men who also married their partner within the same period. In contrast, marriage among already cohabiting individuals and separation were not linked to significant changes in loneliness. These findings highlight the protective role of relationship involvement against loneliness in midlife and older adulthood and underscore the importance of considering the co-occurrence of relationship events.

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)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,337 · 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
Publié2025
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