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Enregistrement W2946807487 · doi:10.1017/s1041610219000486

Health behaviors and multimorbidity resilience among older adults using the Canadian Longitudinal Study on Aging

2019· article· en· W2946807487 sur OpenAlexafffundabout
Andrew Wister, Theodore D. Cosco, Barbara Mitchell, Ian Fyffe

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMedicineMultimorbidityMental healthGerontologyLongitudinal studyPsychological resilienceComorbidityObesityContext (archaeology)Multilevel modelPsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Recently, there has been a growing interest in examining forms of illness-related resilience. This study examines associations between lifestyle behavioral factors and multimorbidity resilience (MR) among older adults. METHODS: Using baseline data from the Comprehensive Cohort of the Canadian Longitudinal Study on Aging, we studied 6,771 Canadian adults aged 65 or older who reported two or more of 27 chronic conditions, and three multimorbidity clusters: cardiovascular/metabolic, osteo-related, and mental health. Associations were explored using hierarchical linear regression modeling, controlling for sociodemographic, social/environmental, and illness context covariates. RESULTS: Among older adults with two or more illnesses, as well as the cardiovascular/metabolic and osteo-related illness clusters, having a non-obese body mass, being a non-smoker, satisfaction with quality of sleep, having a good appetite, and not skipping meals are associated with MR. However, the mental-health cluster resulted in different behavioral lifestyle associations, where MR was not associated with obesity, smoking, or appetite, but inactivity demonstrated moderate positive associations with MR. DISCUSSION: While there are similar patterns of lifestyle behaviors across multimorbidity and multimorbidity clusters involving physiological chronic illnesses, those associated with mental health are distinct. The results have implications for healthy aging among persons coping with multimorbidity.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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