Profile of Physical Activity Levels in Community-Dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine relationships between selected sociodemographic, health-related and environmental factors and levels of physical activity in older adults across three age groups. METHODS: Seven hundred sixty-four older adults (mean age = 77.4 +/- 8.6 yr) from a midsize Canadian city completed a self-administered questionnaire under researcher supervision. Level of physical activity was determined using the Physical Activity Scale for the Elderly (PASE). Correlates of physical activity were examined using previously validated questionnaires. The findings pertaining to personal and environmental factors are presented. RESULTS: Overall, significantly higher mean PASE scores were seen in those individuals in the following categories: male (P < 0.001), married or common-law (P < 0.001), not living alone (P < 0.001), not living in senior's housing (P < 0.001), higher levels of education (P < 0.001) and higher incomes (P < 0.001). Better physical health showed significant positive associations (P < 0.001) with PASE score. Individuals reporting at least four or more chronic health conditions had significantly lower PASE scores than those reporting no chronic conditions (P < 0.001). Significantly lower PASE scores were also reported in those using domestic services (P < 0.001). Higher PASE scores were related to the presence of hills, biking and walking trails, street lights, various recreation facilities, seeing others active and unattended dogs (P < 0.001 to P < 0.05). CONCLUSION: An understanding of the factors that influence physical activity behavior in older adults is critical to developing effective intervention strategies that will address the problem of physical inactivity in this population, and in doing so, improve the health status and quality of life of the older adult, while having a significant impact on healthcare expenditures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».