LIFE-SPACE MOBILITY IN THE CANADIAN LONGITUDINAL STUDY ON AGING: A MULTI-DISCIPLINARY PERSPECTIVE
Notice bibliographique
Résumé
Factors that may hinder or support the independent life-space mobility of older adults are complex and multi-factorial. However, existing studies have focused on a narrow group of factors that are often discipline specific (i.e. biomechanics, biological, etc.). A multi-disciplinary and comprehensive assessment of life-space mobility is needed to optimize opportunities for healthy aging and prevent mobility decline in older adults. As such, the purpose of this study was to examine how biological, psychosocial, physical, cognitive, environmental, and financial factors influence life space mobility in a large population-based sample of community dwelling older adults. For this, we employed the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) baseline comprehensive dataset version 3.2, that includes performance-based testing and in-depth questionnaires on more than 30,000 adults aged 45–85. Multivariate regression was carried out to identify variables that were significantly associated with the Life-Space Index (LSI). Analyses were adjusted for age, sex, culture and the presence of chronic conditions. The sample was 51% women, with a mean age of 63 years and mean LSI score of 90 (range 24 to 120). Physical (4-Meter Timed Walk Test Beta (ß)=-2.2 and lung function ß=1.3), psychosocial (depression ß=-0.5, social support ß=2.3), cognitive (ß=0.6), environmental (urban vs. rural ß=8.8) and financial (income ß=9.6) factors were significantly associated with the LSI when adjusted for covariates. This study demonstrated that determinants of life-space mobility are multi-factorial and span several disciplines. Validation of these results with longitudinal data may provide insight into management strategies for preserving life-space mobility.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».