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Enregistrement W3007719264 · doi:10.1186/s12877-020-1431-5

Modifiable factors related to life-space mobility in community-dwelling older adults: results from the Canadian Longitudinal Study on Aging

2020· article· en· W3007719264 sur OpenAlexafffundabout
Ayse Kuspinar, Chris P. Verschoor, Marla Beauchamp, Jonathan Dushoff, Jinhui Ma, Ellen Amster, Carol W. Bassim, Vanina Dal Bello‐Haas, Michael A. Gregory, JE Harris, Lori Letts, Sarah Neil‐Sztramko, Julie Richardson, Ruta Valaitis, Brenda Vrkljan

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensImpactHealth Sciences NorthMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaMcMaster University
Mots-clésPsychosocialMedicineGerontologyLogistic regressionLongitudinal studyPreferred walking speedBalance (ability)Ordinary least squaresDemographyPhysical medicine and rehabilitationStatisticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The most common methods for measuring mobility in older adulthood include performance-based tests, such as the Timed-Up-and-Go and gait speed. While these measures have strong predictive validity for adverse outcomes, they are limited to assessing what older adults do in standardized settings, rather than what they do in their daily life. Life-space mobility, which is the ability to move within environments that expand from one's home to the greater community, has been proposed as a more comprehensive measure of mobility. The aim of this study was to determine the association between modifiable factors and life-space mobility in older adults enrolled in the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA). METHODS: Life-space mobility was measured using the Life Space Index (LSI). Explanatory factors included physical, psychosocial and cognitive determinants, as well as pain, fatigue, driving status, nutrition, body mass index, smoking status, and vision. To estimate the association between the LSI and explanatory variables, univariate and multivariable ordinary least squares regression analyses were performed. RESULTS: All adults 65 years and older (n = 12,646) were included in the analysis. Fifty percent were women and the mean age was 73.0 (SD5.7). The mean LSI score was 80.5, indicating that, on average, the sample was able to move outside of their neighborhood independently. All explanatory variables were significantly associated with the LSI except for balance and memory. The top 3 variables that explained the most variation in the LSI were driving, social support and walking speed. CONCLUSION: To our knowledge, this was the first study to examine the association between life-space mobility and a comprehensive set of modifiable factors that were selected based on a theoretical framework and existing research evidence. This study had two important messages. First, driving, social support and walking speed emerged as the most significant correlates of life-space mobility in older adults. Second, life-space mobility is multifactorial and interventions that are pragmatic in their design and testing are needed that consider the complexity involved. A multi-disciplinary approach to examining life-space mobility in older adults is needed to optimize opportunities for healthy aging and develop strategies that support mobility in older adulthood.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations144
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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