The associations between mental health and well-being in women aged 60–74 years
Notice bibliographique
Résumé
Background The increasing proportion of older people in the populations of Europe obliges to estimate their levels of mental illness and its association with quality of life. The aim of our study is to investigate the associations between mental health and well-being in elderly women. Subjects and methods The cross-sectional study was performed on community dwelling women aged 60-74 years, who were the visitors of active Healthy aging school. Data was collected by direct interviewing sociodemographic questions and specific questionnaires. Mental health was evaluated using the assessment of cognitive measured by Montreal Cognitive assessment (MOCA) and depression states – by Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CESD). Well-being was measured using Control, Autonomy, Pleasure, and Self-realization (CASP-19) and Satisfaction with Life Scale (SWLS) questionnaires. Data was analyzed using the ‘SPSS 18.0 for Windows’ program. Results The study was performed on 71 elderly women, whose mean age was 67.9±3.5 years. Thirty (42.3%) of them were married, 11 (15.5%) were divorced, 8 (11.3%) have never been married, 22 (31.0%) were widows. Analyzing education level we found out that 53 (74.6%) subjects had university, 2 (2.8%) have non-university higher college, 8 (11.3%) have vocational (institute) profession school, 7 (9.9%) have special secondary, 1 (1.4%) has post-secondary (junior college) education. Our findings suggest that MOCA score correlated with SWLS (p < 0.05 r=-0.30). The study data revealed correlation between CESD and CASP-19 scores (p = 0.002; r = 0.53). There was also correlation between SWLS score with CASP-19 (p < 0.001; r=-0.73,) and CESD (p = 0.01; r=-0.43). Statistically significant marital status and education level correlation with mental health or well-being was not established. Conclusions Our study showed that greater mental health was associated with better well-being in elderly women aged 60–74 years. Key messages: The increasing proportion of older people in the populations of Europe obliges to estimate their levels of mental illness and its association with quality of life Mental health and well-being promotion are as important in older age as at any other time of life.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».