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Enregistrement W2075962748 · doi:10.4276/030802213x13603244419239

Interests among Older People in Relation to Gender, Function and Health-Related Quality of Life

2013· article· en· W2075962748 sur OpenAlexaboutno aff
Anette Källdalen, Jan Marcusson, Ewa Wressle

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Occupational Therapy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFamiljen Janne Elgqvists Stiftelse
Mots-clésRecreationQuality of life (healthcare)GerontologyGeriatric Depression ScaleDepression (economics)CognitionMental healthActive ageingMedicinePsychologyDepressive symptomsOlder peoplePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Older people should have opportunities to be active participants in society because aspects such as lifestyle, physical and social environment and physical and mental status have influence on active ageing. The purpose of this study was to explore the interests pursued by 85-year-old people living in ordinary housing in relation to gender, cognition, depression and health-related quality of life (HRQoL). Method: A sample of 240 participants completed a postal questionnaire, including the EuroQoL HRQoL measurement. Additional instruments used during a subsequent home visit were the Canadian Occupational Performance Measure, Mini Mental State Examination and Geriatric Depression Scale. Results: Women experienced poorer health than men, lived alone to a greater extent and used more mobility devices. Compared with men, women had a larger number of interests within household management, but there were no gender differences in the leisure area. A lower number of interests in active recreation was associated with lower cognitive function, poorer HRQoL and a higher risk of depressive symptoms. Conclusion: The main finding is that engaging in active recreation interests is associated with better cognition, less depression and higher HRQoL in these 85-year-old people and is, therefore, a concern of occupational therapists.

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)0,002
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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