Gender Roles and Physical Function in Older Adults: Cross-Sectional Analysis of the International Mobility in Aging Study (IMIAS)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the relationships between physical function and gender-stereotyped traits and whether these relationships are modified by sex or social context. METHODS: A total of 1995 community-dwelling older adults from the International Mobility in Aging Study (IMIAS) aged 65 to 74 years were recruited in Natal (Brazil), Manizales (Colombia), Tirana (Albania), Kingston (Ontario, Canada), and Saint-Hyacinthe (Quebec, Canada). We performed a cross-sectional analysis. Study outcomes were mobility disability, defined as having difficulty in walking 400 meters without assistance or climbing a flight of stairs without resting, and low physical performance, defined as a score < 8 on the Short Physical Performance Battery. The 12-item Bem Sex Role Inventory (BSRI) was used to classify participants into four gender roles (Masculine, Feminine, Androgynous, and Undifferentiated) using site-specific medians of femininity and masculinity as cut-off points. Poisson regression models were used to estimate prevalence rate ratios (PRR) of mobility disability and poor physical performance according to gender roles. RESULTS: In models adjusted for sex, marital status, education, income, and research site, when comparing to the androgynous role, we found higher prevalence of mobility disability and poor physical performance among participants endorsing the feminine role (PRR = 1.20, 95% confidence interval (CI) 1.03-1.39 and PRR = 1.37, CI 1.01-1.88, respectively) or the undifferentiated role (PRR = 1.23, 95% CI 1.07-1.42 and PRR = 1.58, CI 1.18-2.12, respectively). Participants classified as masculine did not differ from androgynous participants in prevalence rates of mobility disability or low physical performance. None of the multiplicative interactions by sex and research site were significant. CONCLUSION: Feminine and undifferentiated gender roles are independent risk factors for mobility disability and low physical performance in older adults. Longitudinal research is needed to assess the mediation pathways through which gender-stereotyped traits influence functional limitations and to investigate the longitudinal nature of these relationships.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».