Gender Differences in Lower Extremity Function in Latin American Elders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The authors examined the contribution of life-course exposures to gender differences in mobility in later life. METHOD: Data originate from a survey of persons aged 60 and older living in six Latin American and Caribbean cities (n = 10,661). Lower extremity limitations (LEL) were defined as the presence of three or more reported difficulties with five activities: lifting and carrying 10 lb, walking several blocks, climbing a flight of stairs, kneeling/ stooping/crouching, and getting up from a chair. Data were pooled after testing homogeneity of effects across cities. A multivariate model was fitted using logistic regression analysis. Complete data analyses were performed on 8,166 (72%) participants. RESULTS: Prevalence of LEL varies across cities (9.3-23.7% in men, 23.3-42.9% in women). Intervening life-course and health factors explained a small proportion of the gender difference in LEL (odds ratio = 2.39; 95% confidence interval = 2.04-2.79). Childhood hunger was predictive of LEL in women, and a stronger association between depression and LEL was found in men than in women. Little education and insufficient income were associated with LEL for both men and women. DISCUSSION: Life-course exposures predict mobility, but further research is needed to identify intervening factors relating gender to mobility in old age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».