Quality of life of older adults in rural southern Brazil
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Ageing in rural communities poses unique challenges that can have an impact on older adults' quality of life (QoL). These limitations can be costly to the healthcare system but there is potential for them to be addressed with a better understanding of factors that affect QoL. The goal of this study was to assess the perceptions of QoL of older adults living in rural areas of southern Brazil and to identify factors associated with QoL in this population. METHODS: A cross-sectional study was conducted with 197 older adults (mean age 69.7±7.5 years). Instruments included the Katz and Lawton activities of daily living scales, QoL instruments and a questionnaire that addressed social, economic, demographic and health variables. Multiple regression analysis was performed, using various domains and overall QoL as dependent variables. RESULTS: Older adults who were more independent, living with a spouse, with higher income and educational levels, fewer morbidities, fewer years of tobacco use, and who did not report falls in the last year were significantly more likely to rate their QoL higher on one or more domains/measures. CONCLUSIONS: Factors associated with QoL of older adults in rural areas are similar to those found in studies conducted in urban areas, but the rural context may influence these variables in unique ways.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».