Predicted factors for older Taiwanese to be healthy octogenarians: Results of an 18‐year national cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To identify factors that predict the 62-69 years old Taiwanese to be healthy octogenarians. METHODS: We analyzed the 1989 (baseline), and 2003 and 2007 (end-point) datasets of the Taiwan Longitudinal Survey on Aging, a national cohort study. A total of 1977 participants aged 62-69 years at baseline were tracked for 14-18 years. The outcome measure was "being healthy octogenarians", defined as participants who were aged ≥80 years, free from activities of daily living dependency, depressive symptoms or cognitive impairment, and able to provide social support. A logistic regression model was used to identify the predictors. RESULTS: The results showed that higher educational level, conjugal living, absence of smoking or betel quid chewing, moderate alcohol drinking, routine physical activity, more leisure activities, no hypertension, no diabetes, sleeping well and satisfied with economic condition were the positive predictors for becoming a healthy octogenarian. CONCLUSIONS: Using a multidimensional criterion, the present study identified a list of factors in predicting older Taiwanese becoming healthy octogenarians. The findings highlight the need to identify potential factors for various populations. Many of the predictors are modifiable factors. The present results would be valuable for planning effective health promotion strategies to achieve healthy aging for older adults. Geriatr Gerontol Int 2017; 17: 2579-2585.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».