The Predictive Factors of the Elderly Social Support in Tehran City, 2017
Notice bibliographique
Résumé
Background/objective: social support is one of the most important aspects of the life of the elderly which shows the amount of enjoying from love, help, and attention of family members, friends, and others. Therefore, the present study aims at determining the predictors of the amount of social support in the elderly of Tehran. Methods: this was a descriptive-analytic study; using cluster sampling, it was conducted on 400 elderly people visiting the parks in Tehran five districts in 2017. The personal information questionnaire and “the Canadian Community Health Survey (CCHS)-Social Support questionnaire” were used for data collection after confirming their reliability and validity. Data were analyzed using SPSS 20 software, descriptive statistics, T-test, Pearson correlation, and regression analysis. Result: the average age and the elderly social support scores were 69.1 (±7.09) and 75.33 (±20.53). The results of multiple linear regression indicated that the variables of life companions (B=3.41), marital status (B=2.47), and housing status (B=-2.87) are regarded as predicting variables of social support. Conclusion: the married elderly, those who live with their spouse and children or those owning a personal house are more socially supported than the other elderly people. The educational level and the number of children did not have a significant relationship with the amount of social support. It seems that increased support for the elderly caregivers, training specialist forces for the elderly and organizing family consultation for the elderly and their family are effective in increasing emotional support.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».