Dynamics of Multimorbidity Resilience and Health Outcomes Over Time in Community-Residing Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multimorbidity resilience may mitigate the adverse effects of multiple chronic diseases on older adults’ health. Wister et al.’s (2018) multimorbidity resilience index was developed and tested in a cross-sectional sample of older adults in Canada. Building on these findings, we examined the reciprocal relationships of resilience on outcomes to test these potentially mitigating effects in a community-based, U.S. sample of older adults over time. The study sample includes 1,054 older adults from waves 2 and 3 of the National Social Life, Health, and Aging Project (NSHAP) study (Waite et al 2020). Wister et al.’s (2018) index was mapped to NSHAP measures, and reciprocal relationships of multimorbidity resilience and health outcomes over a 5-year period was tested using structural equation modeling (SEM). Results indicated significant effects of multimorbidity resilience on self-rated physical health and pain. Interestingly, a better functional resilience at baseline conferred better self-rated physical health at follow-up, while better psychological resilience predicted lower pain level. By contrast, the influence of health outcomes on any domain of multimorbidity resilience was not detectable at all, supporting the direction of these associations from resilience to outcomes. The study systematically investigated the dynamic hypotheses between multimorbidity resilience and health outcomes. That is, whether they are determinants or consequences, or both. Our findings suggest multimorbidity resilience predicts subsequent 5-year change in health outcomes, especially self-rated physical health and pain level, but not vice versa, strengthening the evidence of the importance of resilience in the health of older adults.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».