A life-course approach to healthy ageing: maintaining physical capability
Notice bibliographique
Résumé
Research on healthy ageing lacks an agreed conceptual framework and has not adequately taken into account the growing evidence that social and biological factors from early life onwards affect later health. We conceptualise healthy ageing within a life-course framework, separating healthy biological ageing (in terms of optimal physical and cognitive functioning, delaying the onset of chronic diseases, and extending length of life for as long as possible) from changes in psychological and social wellbeing. We summarise the findings of a review of healthy ageing indicators, focusing on objective measures of physical capability, such as tests of grip strength, walking speed, chair rises and standing balance, which aim to capture physical functioning at the individual level, assessing the capacity to undertake the physical tasks of daily living. There is robust evidence that higher scores on these measures are associated with lower rates of mortality, and more limited evidence of lower risk of morbidity, and of age-related patterns of change. Drawing on a research collaboration of UK cohort studies, we summarise what is known about the influences on physical capability in terms of lifetime socioeconomic position, body size and lifestyle, and underlying physiology and genetics; the evidence to date supports a broad set of factors already identified as risk factors for chronic diseases. We identify a need for larger longitudinal studies to investigate age-related change and ethnic diversity in these objective measures, the dynamic relationships between them, and how they relate to other component measures of healthy ageing. Robust evidence across cohort studies, using standardised measures within a clear conceptual framework, will benefit policy and practice to promote healthy ageing.
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 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) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».