Resilience factors associated with physical function in vulnerable older adults from four countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Adverse childhood experiences (ACEs) include an array of maltreatment and they have been shown to confer higher risks of early mobility loss and ultimately disablement in older ages. This study aims to identify resilience factors associated with physical function in a diverse sample of older adults (65-74 years) from the 2012 International Mobility in Aging Study (IMIAS) who reported ACEs. Methods 2002 participants were recruited from Kingston, Ontario; St. Hyacinthe, Quebec; Tirana, Albania; Manizales, Colombia; and Natal, Brazil. Economic ACEs were classified by self-report of at least one-poor childhood economic status, childhood hunger, parental unemployment-before the age of 15 years. The Short Physical Performance Battery was used to measure physical function; a score of < 8 was considered poor. Associations between hypothesized resilience factors (education, social support, expressed gender roles) and physical function were identified via bivariate analysis and logistic regression; after adjusting for sex, age, and sample site. Results Nearly half (46%) the participants reported economic ACES. High levels of education (OR 0.39; CI: 0.22-0.66) and social support from family (OR: 0.52; CI: 0.36-0.76), partners (OR: 0.47; CI: 0.29-0.74), and friends (OR: 0.59; CI: 0.38-0.92), as well as masculine (OR:0.49; CI: 0.29-0.83) and androgynous (0.48; CI: 0.30-0.77) gender roles, protected against poor physical function for those reporting childhood economic ACEs. Conclusions Despite encountering economic ACEs, those who achieved high relative levels of education, greater levels of support, as well as those characterized by masculine or androgynous gender roles, were more likely to maintain good physical performance in older ages compared to those with low education, no social support, and those classified as undifferentiated gender roles. Findings highlight critical points of intervention for those who experienced ACES. Key messages These findings imply that the associated negative physical health outcomes of ACEs can be delayed or eliminated via exposure to certain protective factors. Economic ACE exposure may be unavoidable, but there are resilience factors that could be promoted to foster the better health across the life course.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».