MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2103631079 · doi:10.1177/0193945907305675

Quality of Life of Older Adults in Canada and Norway

2007· article· en· W2103631079 sur OpenAlexaffabout
Gail Low, Anita Molzahn, Mary Kalfoss

Notice bibliographique

RevueWestern Journal of Nursing Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontological nursingGerontologyResidenceQuality of life (healthcare)PsychologyPerceptionOlder peopleExploratory researchMedicineNursingDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, Glick and Tripp-Reimer's (1996) Iowa model for gerontological nursing serves as a guiding framework for a descriptive exploratory study of quality of life (QOL) of older adults. Using secondary data, the authors explored whether the effects of health appraisal, morbidities, social support transitions (SST), and the environment on QOL would be partly mediated by cognitive developmental transitions (CDT). Data sets were available from studies with random samples of community-dwelling older adults from Canada (n = 202) and Norway (n = 490). The partly and fully mediated effects found suggest positive CDT in older age might be significantly enhanced by the presence of intimate ties, positive perceptions of one's health limitations, and residence in a healthy, safe, and resource-rich physical environment. These findings represent a novel attempt at testing complex linkages between aspects of elder, environment, and nursing concepts within the Iowa model warranting further research.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations32
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWestern Journal of Nursing ResearchMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207