HEALTHCARE ACCESS AND SOCIAL ENGAGEMENT OF OLDER MINORITY ADULTS: EXPERIENCES NAVIGATING TRANSPORTATION BARRIERS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transportation is vital in the daily lives of older adults and provides access to health care services and health enhancing activities, such as social engagement. Disparities in mobility exist for older African American and Hispanic adults compared to non-Hispanic Whites, including higher likelihood of driving cessation at an earlier age and having a higher risk for reduced life space. This poster presents findings from a qualitative analysis of data from the Using Geo-Ethnography to Explore the Spatial Accessibility of Health Services for Aging Minorities Study (GeoSAS), a mixed methods study of older minority adults in Houston, TX. Using interpretive phenomenological analysis, the transcripts of semistructured interviews with 23 older adults (13 African American and 10 Hispanic; 17 female; mean age = 71.3 yrs, SD = 6.3 years) were analyzed to address the research question: What are the mobility experiences and perceptions of minority older adults regarding healthcare access and social engagement? Based on an ecological systems theoretical framework, we found reciprocal influences of (1) healthcare systems and transportation utilization and (2) participants’ health and well-being, mobility, and social engagement. Support from family members and financial capacity were critical for participants’ mobility. Implications of this research include educating health care providers about patients’ transportation experiences and barriers, optimizing social support to increase mobility, and addressing systematic disparities in transportation access to enhance health and well-being for older minority adults.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».