Subjective well-being of the elderly in Xi Cheng District, Beijing.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2010 the Beijing Municipal Government promulgated a policy aimed at improving the quality of life and subjective well-being of elderly residents that included a component focused on mental health. AIM: Identify factors associated with subjective well-being in a representative sample of elderly residents of Xi Cheng District in Beijing. METHODS: This cross-sectional study administered a self-completion survey to a stratified random sample of 2342 residents of Xi Cheng District who were 60 to 80 years of age. The level of well-being was assessed using a validated Chinese version of the Memorial University of Newfoundland Scale of Happiness (MUNSH). Detailed socioeconomic variables were obtained using a questionnaire developed by the authors. Social support, anxiety, and depression were assessed using validated Chinese versions of the Social Support Rating Scale (SSRS), Self-rating Anxiety Scale (SAS), and Self-rating Depression Scale (SDS). RESULTS: Among the 2342 respondents, 1616 (69.0%) had a total MUNSH score of 32 or above, indicating a high level of happiness; 423 (18.1%) has a total SSRS score 32 or below, indicating poor social support; 201 (8.6%) had a total SDS score of 53 or above, indicating significant depression; and 126 (5.3%) had a total SAS score of 50 or above, indicating significant anxiety. In the multivariate regression analysis the self-reported level of depression was the most important factor related to well-being. Anxiety, social support, income level, the quality of family relationships, the ability to self-regulate emotions, and regular exercise were also significantly related to well-being; but gender, marital status, age and educational level were not associated with well-being. CONCLUSION: Among elderly urban residents in Beijing, self-reports of poor subjective well-being are closely associated with self-reports of depressive and anxiety symptoms and also associated with social factors such as social support, income level and family relationships. Prospective studies are needed to identify the causal relationships of these variables and, based on the findings, to develop targeted interventions aimed at improving the quality of life and well-being of elderly community members.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».