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Enregistrement W1972722770 · doi:10.1080/09638280802572940

Can personal and environmental factors explain participation of older adults?

2009· article· en· W1972722770 sur OpenAlexaff
Dana Anaby, William C. Miller, Janice J. Eng, Tal Jarus, Luc Noreau, PACC Research Group

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversité LavalGF Strong Rehabilitation CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySocial supportBalance (ability)Activities of daily livingSocial engagementGerontologyDepression (economics)Interpersonal communicationScale (ratio)MedicineSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study explores the extent to which personal and environmental factors explain participation in daily activities and social roles of older adults with chronic conditions. METHOD: Two hundred older adults with chronic conditions completed the following assessments: Assessment of Life Habits (participation); Interpersonal Support Evaluation List (social support); Activities Specific Balance Confidence Scale (balance confidence); Timed Up and Go Test (mobility capacity); and Centre for Epidemiological Studies Depression Scale (depression symptomatology). RESULTS: Mobility and balance confidence explained 30% of the level of participation in daily activities and 24% of participation in social roles, whereas social support and depression did not contribute to the explanation of participation. When explaining participation in daily activities, sex had a significant contribution to the model. CONCLUSIONS: Participation accomplishment is explained by personal factors related to an elder's physical and mental ability while sex differences had an important role for explaining accomplishment of daily activities. Additional aspects of participation, environmental barriers, and level of disability, are key factors identified for further inquiry.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeObservationnel
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

Citations58
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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