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Enregistrement W2921558448 · doi:10.21083/surg.v10i1.3199

Can programmed aging theory adequately explain sexual dysfunction among the elderly?

2018· article· en· W2921558448 sur OpenAlexaffvenue
Meral Mert

Notice bibliographique

RevueSURG Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman sexualityPsychosocialSexual dysfunctionSexual functionPsychologyPopulation ageingSexual desireSexual functioningPsychological interventionPopulationAffect (linguistics)GerontologyClinical psychologyDevelopmental psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The belief is widespread that elderly individuals simply become asexual as they age. Consequently, many caregivers and healthcare practitioners implicitly ignore or downplay the sexuality and sexual needs of the elderly. Although it is true that elderly individuals commonly experience sexual dysfunction, which may include a decline in sexual desire, sexual functioning, and ability to engage in sexual activity, most desire to remain sexually active into their older age, and many in fact do. This review examines the extent to which programmed aging theory, which holds that senescence and its associated physiological decline result from genetically predetermined lifespan, can be used to explain and evaluate the development of sexual dysfunction among elderly individuals. Although programmed aging theory usefully accounts for and normalizes inevitable changes in sexual function and ability, it ignores the psychological and psychosocial aspects of aging that affect the onset and extent of sexual dysfunction. Acknowledging these aspects of aging has led to interventions which have proved helpful in maintaining and enhancing sexual activity and wellbeing among the elderly. As the population ages and average lifespans increase, it is necessary that caregivers and healthcare practitioners are equipped to help their patients understand, manage, and adapt to age-related changes in sexual desire, functioning, and wellbeing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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