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Enregistrement W2101492729 · doi:10.1177/1049732310374062

Identifying Connections Between the Subjective Experience of Health and Quality of Life in Old Age

2010· article· en· W2101492729 sur OpenAlexaff
María-Eugenia Prieto-Flores, Gloria Fernández‐Mayoralas, Mark W. Rosenberg, Fermina Rojo‐Pérez

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)GerontologyMedicinePsychotherapistEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of qualitative methods in quality of life (QoL) studies is being increasingly recognized. Whereas attention has mainly focused on the exploration of relevant domains, subjective well-being, and representations of health in aging, less consideration has been given to relations among different QoL domains. We aimed in this research to identify connections between subjective health and other relevant domains from the perspective of older adults. We identified four central categories: adaptation to the limits of health in aging; seeking a balance in subjective health and QoL in aging; sense of place in centers for older people; and health and family interrelated dimensions of QoL in old age. According to the participants, the family domain positively impacts health as a consequence of contacts, support, and accomplishments. It might also have a negative impact as a result of a relatives' death or severe disease. The qualitative QoL perspective contributes to capturing the multidimensionality of health, aging, and place.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,712
Tête enseignante GPT0,682
Écart entre enseignants0,029 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations33
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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