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Enregistrement W2161535449 · doi:10.1186/s12889-015-1824-0

Importance of proximity to resources, social support, transportation and neighborhood security for mobility and social participation in older adults: results from a scoping study

2015· review· en· W2161535449 sur OpenAlexafffundabout
Mélanie Levasseur, Mélissa Généreux, Jean-François Bruneau, Alain Vanasse, Éric Chabot, Claude Beaulac, Marie-Michèle Bédard

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2015
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversité du QuébecCanadian Association of Occupational TherapistsPolytechnique MontréalPublic Health Agency of CanadaHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRecreationPublic healthBiostatisticsSocial supportLicensePublic transportSocial securityEnvironmental healthMedicineGerontologyPsychologyTransport engineeringComputer scienceSocial psychologyPolitical scienceNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since mobility and social participation are key determinants of health and quality of life, it is important to identify factors associated with them. Although several investigations have been conducted on the neighborhood environment, mobility and social participation, there is no clear integration of the results. This study aimed to provide a comprehensive understanding regarding how the neighborhood environment is associated with mobility and social participation in older adults. METHODS: A rigorous methodological scoping study framework was used to search nine databases from different fields with fifty-one keywords. Data were exhaustively analyzed, organized and synthesized according to the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) by two research assistants following PRISMA guidelines, and results were validated with knowledge users. RESULTS: The majority of the 50 selected articles report results of cross-sectional studies (29; 58%), mainly conducted in the US (24; 48%) or Canada (15; 30%). Studies mostly focused on neighborhood environment associations with mobility (39; 78%), social participation (19; 38%), and occasionally both (11; 22%). Neighborhood attributes considered were mainly 'Pro ducts and technology' (43; 86) and 'Services, systems and policies' (37; 74%), but also 'Natural and human-made changes' (27; 54%) and 'Support and relationships' (21; 42%). Mobility and social participation were both positively associated with Proximity to resources and recreational facilities, Social support, Having a car or driver's license, Public transportation and Neighborhood security, and negatively associated with Poor user-friendliness of the walking environment and Neighborhood insecurity. Attributes of the neighborhood environment not covered by previous research on mobility and social participation mainly concerned 'Attitudes', and 'Services, systems and policies'. CONCLUSION: Results from this comprehensive synthesis of empirical studies on associations of the neighborhood environment with mobility and social participation will ultimately support best practices, decisions and the development of innovative inclusive public health interventions including clear guidelines for the creation of age-supportive environments. To foster mobility and social participation, these interventions must consider Proximity to resources and to recreational facilities, Social support, Transportation, Neighborhood security and User-friendliness of the walking environment. Future studies should include both mobility and social participation, and investigate how they are associated with 'Attitudes', and 'Services, systems and policies' in older adults, including disadvantaged older adults.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0220,022
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations424
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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