The impact of oral health on body image and social interactions among elders in long‐term care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to explore how social interactions and body image are influenced by perceived oral health among older people who live in long-term care facilities. BACKGROUND: Social interactions among frail elders in long-term care (LTC) facilities are limited, but to what extent body image and oral health influence their social relations is poorly understood. A positive body image and the perception of adequate oral health are linked to increased social contacts, as well as improved health and well-being irrespective of age. However, as frailty increases, it is unclear whether appearance and oral health priorities remain stable. MATERIALS AND METHODS: Open-ended interviews were conducted with a purposefully selected group of cognitively intact, older men and women who exhibited varying degrees of frailty, social engagement and oral health conditions and lived in one of seven long-term care facilities. The interviews were analysed using a constant comparative technique, and a second interview with participants checked the trustworthiness of the analysis. RESULTS: Three major categories were expressed by the participants: (1) My mouth is fine; (2) It depends; and (3) Not that important. Within each category, there were several contributing and influencing factors. CONCLUSIONS: Social interactions among residents in LTC may be negatively impacted by poor oral health, but only if other personal and social issues are less bothersome than conditions with the mouth.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».