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Enregistrement W2998963370 · doi:10.21926/obm.geriatr.2001098

Using Mixed Methods to Explore Older Residents' Physical Activity and Experiences of Community Active Aging Friendliness

2020· article· en· W2998963370 sur OpenAlexaff
Deborah H. John, Patrick Abi Nader, Katherine B. Gunter

Notice bibliographique

RevueOBM Geriatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuralityGerontologyNeighbourhood (mathematics)OddsPhysical activityPublic healthFocus groupWalkabilityLogistic regressionCommunity healthPsychologyQualitative researchRural areaMedicineSociologyPhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical inactivity is the fourth leading risk factor for global mortality and as such, it is critical that physical activity guidelines for health consider equitable access to physical activity opportunities for all, including those aged 65 years and older. The purpose of this study was to examine the intersections of attributes of older people (e.g. income, gender, age, health, physical activity) and attributes of the places they live (e.g. rurality, public transit, sidewalks, parks, community centre) to explain older adults’ likelihood of participating in physical activities recommended for health. The study employed a sequential mixed-methods design. We examined the interplay of self-reported walking and exercise behaviours in a representative sample of independent, older adult (n=126; age 65 years and older) residents with physical activity features of their rural (n=3) and urban (n=3) communities. Computed logistic regressions models predicted survey respondents' reports of walking and exercise by community type. Quantitative findings were integrated with voiced experiences of community features as qualitative determinants of active aging provided by adult residents (n=237; ages 50 and older). Qualitative data were coded and analysed using constant comparison triangulation across data sources. Qualitative data consisted of mapped photographs of observable determinants, physical activity supports and barriers, and transcribed focus group narratives generated by local residents. Older adults living in more urban (vs. rural) communities reporting good health and higher income had greater odds of walking around their neighbourhood (p<0.001). Women (vs. men) reporting good health and higher income had greater odds (p<0.05) of exercising regardless of community type. Rural (vs. urban) communities were described as having fewer available, accessible, and affordable supports, and more barriers for walking and exercising.<strong> </strong>Our data suggest active aging initiatives should include socio-environmental strategies and address resource inequities to enable participation across geographic, economic, gender, and health status differences among older adults. In particular, living in a rural place, being low-income and of poor health were associated with lower odds of walking or doing other forms of exercise, fewer supports and more socio-environmental barriers to active aging for older adults in our study.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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