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Enregistrement W3164423909 · doi:10.5770/cgj.24.456

Aging in Place: Challenges of Older Adults with Self-Reported Cognitive Decline

2021· article· en· W3164423909 sur OpenAlexaffvenue
Chantel D. Mayo, Rebecca Kenny, Vanessa Scarapicchia, Lisa Ohlhauser, Robin Syme, Jodie R. Gawryluk

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessCognitive declineGerontologyThematic analysisCognitionMedicineMoodFocus groupAging in placeSocial isolationQuality of life (healthcare)Activities of daily livingDementiaQualitative researchPsychologyClinical psychologyPsychiatryDiseaseNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An emergent concern related to the aging and the increased risk of cognitive decline is the institutionalization of older adults. Evidence has shown that aging in place leads to many benefits, including higher quality of life. In order to support older adults, it is imperative that we understand the challenges people with changes in cognition face while aging in place. METHODS: A total of sixteen older adults with self-reported cognitive decline and six informal caregivers of individuals reporting cognitive decline, all of whom are living in independent residences, participated. Focus group sessions with semi-structured interviews were conducted, followed by thematic qualitative data analyses. RESULTS: Thematic analyses led to the identification of six challenges to aging in place, including: 1) memory decline, 2) emotional challenges/low mood, 3) social isolation/loneliness, 4) difficulty with mobility and physical tasks, 5) difficulties with activities of daily living/instrumental activities of daily living, and 6) lack of educational resources on cognitive change. CONCLUSION: The themes identified in the current study represent common challenges in aging in place for older adults with self-reported cognitive decline. Identification of these themes allows for important next steps, which can focus on supports through targeted interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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