Rationale: There are increasing worries that lockdowns and stay-at-home orders due to the COVID-19 pandemic could lead to a rise in loneliness, which is recognised as a major public health concern. But profiles of loneliness during the pandemic and risk factors remain unclear. Objective: The current study aimed to examine if and how loneliness levels changed during the strict lockdown and to explore the clustering of loneliness growth trajectories. Methods: Data from 38,217 UK adults in the UCL COVID -19 Social Study (a panel study collecting data weekly during the pandemic) were analysed during the strict lockdown period in the UK (23/03/2020-10/05/2020). The sample was well-stratified and weighted to population proportions of gender, age, ethnicity, education and geographical location. Growth mixture modelling was used to identify the latent classes of loneliness growth trajectories and their predictors. Results: Analyses revealed four classes, with the baseline loneliness level ranging from low to high. In the first a few weeks of lockdown, loneliness levels increased in the highest loneliness group, decreased in the lowest loneliness group, and stayed relatively constant in the middle two groups. Younger adults (OR=2.17-6.81), women (OR=1.59), people with low income (OR=1.3), the economically inactive (OR=1.3-2.04) and people with mental health conditions (OR=5.32) were more likely to be in highest loneliness class relative to the lowest. Further, living with others or in a rural area, and having more close friends or greater social support were protective.

中文翻译：

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严格封锁期间的孤独感：英国38,217名成年人在COVID-19大流行期间的轨迹和预测指标

理由：人们越来越担心由于COVID-19大流行而导致的停工和在家待命的订单可能导致孤独感上升，这被认为是主要的公共卫生问题。但是大流行期间的孤独感和危险因素的情况仍然不清楚。目的：当前的研究旨在检查在严格锁定期间孤独水平是否以及如何发生变化，并探讨孤独增长轨迹的聚类情况。方法：在英国的严格封锁期间（23/03 / 2020-10 / 05/2020），对来自UCL COVID -19社会研究（一项在大流行期间每周收集数据的小组研究）中38,217名英国成年人的数据进行了分析。样本经过了很好的分层，并按照性别，年龄，种族，教育程度和地理位置的人口比例加权。使用生长混合模型来识别孤独性生长轨迹的潜在类别及其预测因素。结果：分析揭示了四个类别，基线的孤独程度从低到高。在锁定的最初几周中，最高孤独度组的孤独感水平升高，最低孤独度组的孤独感水平降低，而中间两个组则保持相对稳定。年轻人（OR = 2.17-6.81），妇女（OR = 1.59），低收入人群（OR = 1.3），经济不活跃的人群（OR = 1.3-2.04）和精神健康人群（OR = 5.32）相对于最低的孤独感类别，他们可能处于最高的孤独感类别。此外，与他人或在农村地区生活，拥有更多的亲密朋友或获得更大的社会支持也可以起到保护作用。分析揭示了四个类别，基线的孤独程度从低到高。在锁定的最初几周中，最高孤独度组的孤独感水平升高，最低孤独度组的孤独感水平降低，而中间两个组则保持相对稳定。年轻人（OR = 2.17-6.81），妇女（OR = 1.59），低收入人群（OR = 1.3），经济不活跃的人群（OR = 1.3-2.04）和精神健康人群（OR = 5.32）相对于最低的孤独感类别，他们可能处于最高的孤独感类别。此外，与其他人或在农村地区生活，拥有更多的亲密朋友或获得更大的社会支持也可以起到保护作用。分析揭示了四个类别，基线的孤独程度从低到高。在锁定的最初几周中，最高孤独度组的孤独感水平升高，最低孤独度组的孤独感水平降低，而中间两个组则保持相对稳定。年轻人（OR = 2.17-6.81），妇女（OR = 1.59），低收入人群（OR = 1.3），经济不活跃的人群（OR = 1.3-2.04）和精神健康人群（OR = 5.32）相对于最低的孤独度可能处于最高的孤独感类别。此外，与其他人或在农村地区生活，拥有更多的亲密朋友或获得更大的社会支持也可以起到保护作用。最低的孤独感群体下降，而中间的两个群体保持相对恒定。年轻人（OR = 2.17-6.81），妇女（OR = 1.59），低收入人群（OR = 1.3），经济不活跃的人群（OR = 1.3-2.04）和精神健康人群（OR = 5.32）相对于最低的孤独感类别，他们可能处于最高的孤独感类别。此外，与他人或在农村地区生活，拥有更多的亲密朋友或获得更大的社会支持也可以起到保护作用。最低的孤独感群体下降，而中间的两个群体保持相对恒定。年轻人（OR = 2.17-6.81），妇女（OR = 1.59），低收入人群（OR = 1.3），经济不活跃的人群（OR = 1.3-2.04）和精神健康人群（OR = 5.32）相对于最低的孤独感类别，他们可能处于最高的孤独感类别。此外，与其他人或在农村地区生活，拥有更多的亲密朋友或获得更大的社会支持也可以起到保护作用。