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Enregistrement W2606907827 · doi:10.1186/s12877-017-0485-5

Trajectories of Life Satisfaction and their Predictors among Korean Older Adults

2017· article· en· W2606907827 sur OpenAlexaff
Hyun J. Lim, Dae Kee Min, Lilian Thorpe, Chel Hee Lee

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife satisfactionMedicineMental healthGerontologyDemographyRehabilitationLogistic regressionScale (ratio)Longitudinal studyPsychologyPsychiatryPhysical therapySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Among older adults, life satisfaction (LS) correlates with health, mortality, and successful ageing. As various potential threats to LS tend to increase with advancing years, patterns of age-related changes in LS among older adults remain inconsistent. This study aimed to identify LS trajectories in older adults and the characteristics of individuals who experience them. METHODS: Large-scale, nationally representative, longitudinal data collected from 2005 to 2013 were analyzed for this study. The outcome measure was a summary of multidimensional domains influencing LS: health, finance, housing, neighbor relationships, and family relationships. Latent class growth models and logistic regression models were used to identify trajectory groups and their predictors, respectively. RESULTS: Within 3517 individuals aged 65 or older, five trajectories were identified across eight follow-up years: "low-stable" (TG1; n = 282; 8%), "middle-stable" (TG2; n = 1146; 32.6%), "improving" (TG3; n = 75; 2.1%), "upper middle-stable" (TG4; n = 1653; 47%), and "high" (TG5; n = 361; 10.3%). High trajectory individuals more frequently had higher education, financial security, good physical health, and good mental health than those in the stable, but less satisfied, groups. Similarly, compared to the largest group (upper middle-stable trajectory), individuals in the low-stable or middle-stable trajectory group not only had poorer physical and mental health but were more likely to be living alone, financially stressed, and residing in urban locations. Individuals with improving trajectory were younger and in poorer mental health at baseline compared to the upper middle-stable trajectory group. CONCLUSION: Life satisfaction in the older follows distinct trajectories. For older adults, trajectories are stable over time and predictable, in part, from individual characteristics. Knowledge of these patterns is important for effective policy and program development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations57
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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