Biopsychosocial Characteristics of Community‐Dwelling Older Adults with Limited Ability to Walk One‐Quarter of a Mile
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To establish nationally representative estimates of the prevalence of self-reported difficulty and inability of older adults to walk one-quarter of a mile and to identify the characteristics independently associated with difficulty or inability to walk one-quarter of a mile. DESIGN: Cross-sectional analysis of data from the 2003 Cost and Use Medicare Current Beneficiary Survey. SETTING: Community. PARTICIPANTS: Nine thousand five hundred sixty-three community-dwelling Medicare beneficiaries aged 65 and older, representing an estimated total population of 34.2 million older adults. MEASUREMENTS: Self-reported ability to walk one-quarter of a mile, sociodemographics, chronic conditions, body mass index, smoking, functional status. RESULTS: In 2003, an estimated 9.5 million older Medicare beneficiaries had difficulty walking one-quarter of a mile, and 5.9 million were unable to do so. Of the 20.2 million older adults with no difficulty in activities of daily living (ADLs) or instrumental activities of daily living (IADLs), an estimated 4.3 million (21%) had limited ability to walk one-quarter of a mile. Having difficulty or being unable to walk one-quarter of a mile was independently associated with older age, female sex, non-Hispanic ethnicity, lower educational level, Medicaid entitlement, most chronic medical conditions, current smoking, and being overweight or obese. CONCLUSION: Almost half of older adults and 20% of those reporting no ADL or IADL limitations report limited ability to walk one-quarter of a mile. For functionally independent older adults, reported ability to walk one-quarter of a mile can identify vulnerable older adults with greater medical problems and fewer resources and may be a valuable clinical marker in planning their care. Future work is needed to determine the association between ability to walk one-quarter of a mile walk and subsequent functional decline and healthcare use.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».