A Study on Sexual Unwellness in Old Age: Assessing a Cross-National Sample of Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To analyze the contributors to Sexual Unwellness (SU) and to explore the latent constructs that can work as major determinants in SU for a cross-national older community-dwelling population.Methods: Study design: Complete data were available for 109 English and Portuguese older adults, aged between 65 and 87 years old (M=70.1, SD=5.99). Data was subjected to content analysis. Representation of the associations and latent constructs were analyzed by a Multiple Correspondence Analysis. A socio-demographic and health questionnaires were completed, assessing participants’ background information. Interviews were completed, focused on the contributors to SU.Results: The most frequent response of these participants was “lack of intimacy and affection” (25.1%) whereas “poor sexual health” was the least referred indicator of SU (11.2%). A two-dimension model formed by “poor affection, intimacy and sexual health”, and “poor general health and financial instability” was presented as a best-fit solution for English older adults. SU for Portuguese older adults were explained by a two-factor model: “daily hassles and health issues”, “poor intimacy and financial instability”.Conclusions: These outcomes uncovered the perspective of older adults concerning SU and the need of including these factors when considering the sexual well-being of older cross-national samples.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».