Are "Anti-Aging Medicine" and "Successful Aging" Two Sides of the Same Coin? Views of Anti-Aging Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This article analyzes data from interviews with anti-aging practitioners to evaluate how their descriptions of the work they do, their definitions of aging, and their goals for their patients intersect with gerontological views of "successful aging." METHOD: Semistructured interviews were conducted with a sample of 31 anti-aging practitioners drawn from the directory of the American Academy for Anti-Aging Medicine. RESULTS: Qualitative analysis of the transcripts demonstrate that practitioners' descriptions of their goals, intentionally or unintentionally, mimic the dominant models of "successful aging." These include lowered risk of disease and disability, maintenance of high levels of mental and physical function, and continuing social engagement. Yet, the means and modes of achieving these goals differ markedly between the two groups, as do the messages that each group puts forth in defending their positions. DISCUSSION: Anti-aging practitioners' adoption of the rhetoric of successful aging reflects the success of successful aging models in shaping popular conceptions of what aging is and an ethos of management and control over the aging process. The overlap between anti-aging and successful aging rhetoric also highlights some of the most problematic social, cultural, and economic consequences of efforts made to reconceptualize old age.
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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 | 0,026 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,023 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».