Health behaviors and multimorbidity resilience among older adults using the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».