The Relationship of Chronic Disease and Demographic Variables to Physical Activity in a Sample of Women Aged 65 to 79 Years
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the relationship between physical activity, marital status, income, education, and chronic disease in older women to determine which individuals are at risk of being inactive and to identify potential moderators of physical activity behavior. This was an analysis of cross-sectional data from a convenience sample of 271 community-dwelling women aged 65 to 79 years. Self-reported physical activity was measured using the Physical Activity Scale for the Elderly. Socio-demographic characteristics (including age, gender, marital status, education, employment, and income) and self-reported health were measured using previously validated instruments. To avoid seasonal variations in physical activity, data were collected during the summer months. Physical activity was negatively associated with age and the presence of cardio-respiratory disease and positively associated with income greater than $20,000 (p < 0.05). After controlling for other co-variates, no significant differences were observed in physical activity between married and unmarried individuals. Given the strong association between cardio-respiratory disease and income with physical activity, women 65 years of age and older in lower income brackets and suffering from these health conditions should be targeted for exercise counseling and support. Intervention research is needed to determine the most effective means to decrease inactivity among these women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».