LONGER LIVES AND THE DETERMINANTS OF COGNITIVE HEALTH: RURAL OLDER ADULTS’ PERSPECTIVES
Notice bibliographique
Résumé
In North America, life expectancy has rapidly increased with advances in healthy diet, physical activity, and education. However, increased life expectancy is strongly linked to cognitive health, and age is the greatest risk factor for developing dementia. There is a paucity of research on aging and cognitive health within a rural context. This presentation has two objectives: 1) to explore the key determinants of cognitive health from the perspective of rural seniors; and 2) to identify actions and interventions associated with supporting cognitive health. Guided by ethnographic methodology and a community-based approach, data were collected through semi-structured interviews with 42 seniors in rural Saskatchewan, Canada. Drawing on lay theory and cultural schema theory, data were compiled and coded using thematic analysis. In describing the determinants of cognitive health, a framework of four domains emerged including social health, intellectual health, emotional health, and functional health. In discussing interventions to support cognitive health, rural seniors highlighted the importance of one’s ability to communicate, participate in activities, function in day-to-day life, engage in intellectual stimulation, and support their emotional wellbeing. The lack of research on rural seniors’ perceptions of cognitive health has an important influence on the interventions designed to support rural aging. Exploring rural seniors’ perspectives provides valuable information to advance knowledge on the key factors, implications, and interventions to support rural cognitive health. In moving forward, collaboration with rural seniors is critical to the development of appropriate programs and strategies aimed at early dementia diagnosis, awareness, and education in rural settings.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».