Psychosocial Determinants of Quality of Life and Active Aging. A Structural Equation Model
Notice bibliographique
Résumé
Population aging is the 21st century's predominant demographic event. The old-age dependency ratio is projected to rise sharply in the next decades. Variables of health-related quality of life can be useful in designing interventions for promoting active aging to prevent dependency and save governments' budgets. This study aims to find a model capable of explaining how psychosocial variables are related to improved quality of life during active aging, and if this relationship varies with age. Structural equation modelling (SEM) was used to examine the relationships among the availability of social resources, memory, depression, and perception of quality of life from three community senior centers in Madrid (Spain) in a sample of 128 older adult volunteers. The results suggest a psychosocial model where the availability of social support improves quality of life and explicit memory, reduces depression in active older adults, and where there are two main elements for understanding quality of life: perception of health and satisfaction. Importantly, age does not modify the interactions between variables, suggesting that their behavior is constant across aging. We concluded that the availability of social resources, understood not only as the people we interact with daily but also other family members, close friends, or institutions that could help in case of an emergency, allows people to avoid isolation and loneliness, increasing satisfaction and well-being in older adults. Professionals and policymakers should promote well-being by incorporating psychosocial variables related to personal satisfaction in the existential project, not only health, functional activity, or a friendly environment. Older adults need to feel that they are not alone, and in this sense, the availability of social resources is key.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».