Instruments to evaluate mental well-being in old age: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study is to identify and appraise existing instruments to evaluate mental well-being in old age. METHOD: Systematic literature searches in PubMed, PsycINFO, ProQuest Research Library, AgeLine and CINAHL databases were performed. The COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement INstruments (COSMIN) guideline was used to assess the measurement properties, reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and meta-Analysis (PRISMA) statement. For each measurement property, results were classified as positive, negative or indeterminate. The quality level of evidence was rated as high, moderate, low or very low following the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach. RESULTS: A total of 28 instruments were found. Most instruments evaluated different dimensions of mental well-being, including various subscales. The quality was adequate overall. Six instruments showed high quality (Perceived Well-Being Scale-PWB, Salamon-Conte Life Satisfaction in the Elderly Scale-SCLSES, Herth Hope Scale-HHS, Life Satisfaction Index Third Age-LSITA, Meaning in Life Scale-MLS, and SODdisfazione dell'Anziano-SODA), and other six a moderate level (Scale of Happiness of the Memorial University of Newfoundland-MUNSH, Six Scales of Psychological Well-Being-PWBS, Valuation Of Life-VOL, Life Satisfaction Scale for Chinese Elders-LSS-C, Meaningful Activity Participation Assessment-MAPA and Will To Life-WTL). CONCLUSION: This review provides the first comprehensive synthesis of instruments assessing mental well-being in older populations. The PWB, SCLSES, HHS, LSITA, MLS and SODA were the most appropriated instruments. An instrument that specifically measures mental well-being in the oldest old age group (aged 80 plus) and that considers its multidimensional nature is needed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,005 |
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 ».