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Enregistrement W1585339069 · doi:10.14574/ojrnhc.v12i2.52

Healthy Aging in Place: Supporting Rural Seniors’ Health Needs

2012· article· en· W1585339069 sur OpenAlexaffabout
Juanita-Dawne Bacsu, Bonnie Jeffery, Shanthi Johnson, Diane Martz, Nuelle Novik, Sylvia Abonyi

Notice bibliographique

RevueOnline Journal of Rural Nursing and Health Care · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealthy agingGerontologyPsychological interventionRural areaPublic healthAging in placeHealth careRural healthSocial supportEthnographyMedicinePsychologyNursingEconomic growthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PurposeTo examine the key determinants that support healthy aging in rural communities.SampleForty- two participants aged 65 and older were recruited from two rural communities in Saskatchewan, Canada.Methods Using an ethnographic methodological approach, data was collected through semi-structured interviews, field notes and participant observation notes. Cantor’s (1989) Social Care Model was used as the theoretical framework for exploring the supports that facilitate rural healthy aging.Findings Healthy aging among rural seniors extends significantly beyond access to physicians and formal health care. Eight key themes related to healthy aging were identified: housing; transportation; healthcare; finances; care giving; falls; rural communities; and support systems.ConclusionsWhile there is evidence of poor health among rural seniors, little research has examined healthy aging or the determinants that facilitate healthy aging in rural communities. In addressing rural seniors’ health needs, this study provides a fundamental basis for developing effective interventions and innovative public policy options to support rural healthy aging.Keywords: Rural Health, Social Support, Rural Aging, Public Policy, Disparities 

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,380 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations49
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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