Trajectories of ageing well among older Australians: a 16-year longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this study we used individual differences concepts and analyses to examine whether older people achieve different ageing-well states universally or whether there are identifiable key groups that achieve them to different extents. The data used in the modelling were from a prospective 16-year longitudinal study of 1,000 older Australians. We examined predictors of trajectories for ageing well using self-rated health, psychological wellbeing and independence in daily living as joint indicators of ageing well in people aged over 65 years at baseline. We used group-trajectory modelling and multivariate regression to identify characteristics predicting ‘ageing well’. The results showed three distinct and sizeable ageing trajectory groups: (a) ‘stable-good ageing well’ (classified as ageing well in all longitudinal study waves; which was achieved by 30.2% of women and 28.0% of men); (b) ‘initially ageing well then deteriorating’ (50.5% women and 47.6% men); and (c) ‘stable-poor’ (not ageing well in any wave; 19.3% women and 24.4% men). Significant gender differences were found in membership in different ageing-well states. In the stable-poor groups there were 103/533 females which was significantly lower than 114/467 men ( z -statistic = −2.6, p = 0.005); women had a ‘zero’ probability of progressing to a better ageing-well classification in later years, whilst males had a one-in-five probability of actually improving. Robust final state outcome predictors at baseline were lower age and fewer medical conditions for both genders; restful sleep and Australian-born for women; and good nutrition, decreased strain, non-smoker and good social support for men. These results support that ageing-well trajectories are influenced by modifiable factors. Findings will assist better targeting of health-promoting activities for older people.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».