Association Between Loneliness, eHealth Literacy and Quality of Life Among Chinese Older Adults: Cross-Sectional Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Loneliness is a growing public health challenge among older adults and is associated with a wide range of adverse health outcomes. The role of eHealth literacy in shaping the relationship between loneliness and quality of life remains unclear. Objective: This study aimed to examine the contributing role of eHealth literacy in moderating the associations between loneliness and quality of life among older adults. Methods: A community-based survey was conducted in 2025 among older adults aged 60 years or older living in northwestern China. A total of 2110 participants were included. Multiple linear regression and interaction models were used to assess associations and moderating effects. Sensitivity analyses were conducted by replacing the outcome variable with depressive symptoms and by performing stratified analyses to assess the robustness of the primary interaction findings. Results: Loneliness showed a consistent negative association with quality of life (β=-0.83, 95% CI -1.18 to -0.49; P<.001). Higher overall eHealth literacy was associated with better quality of life (β=0.41, 95% CI 0.35-0.47; P<.001). Interaction models indicated that higher eHealth literacy was associated with a steeper negative association between loneliness and quality of life (β=-0.04, 95% CI -0.08 to -0.002; P=.04). Sensitivity analyses produced similar results across alternative outcomes and subgroups. Conclusions: Higher loneliness was related to a poorer quality of life. Higher eHealth literacy was associated with a steeper negative association between loneliness and quality of life. These findings suggest that eHealth literacy may function as a double-edged sword in later life. Future research is needed to clarify the underlying mechanisms and to examine how digital health competencies interact with psychosocial vulnerability in shaping older adults' well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».