Is Self-Reported Physical Activity Participation Associated with Lower Health Services Utilization among Older Adults? Cross-Sectional Evidence from the Canadian Community Health Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. To examine relationships between leisure time physical activity (LTPA) and health services utilization (H) in a nationally representative sample of community-dwelling older adults. Methods. Cross-sectional data from 56,652 Canadian Community Health Survey respondents aged ≥ 50 years (48% M; 52% F; mean age 63.5 ± 10.2 years) were stratified into three age groups and analysed using multivariate generalized linear modeling techniques. Participants were classified according to PA level based on self-reported daily energy expenditure. Nonleisure PA (NLPA) was categorized into four levels ranging from mostly sitting to mostly lifting objects. Results. Active 50-65-year-old individuals were 27% less likely to report any GP consultations (ORadj = 0.73; P < 0.001) and had 8% fewer GP consultations annually (IRRadj = 0.92; P < 0.01) than their inactive peers. Active persons aged 65-79 years were 18% less likely than inactive respondents to have been hospitalized overnight in the previous year (ORadj = 0.82, P < 0.05). Higher levels of NLPA were significantly associated with lower levels of HSU, across all age groups. Conclusion. Nonleisure PA appeared to be a stronger predictor of all types of HSU, particularly in the two oldest age groups. Considering strategies that focus on reducing time spent in sedentary activities may have a positive impact on reducing the demand for health services.
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.
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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 découle