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Enregistrement W3174285681 · doi:10.1177/15394492211023192

Out-of-Home Activities and Health in Older Adults: A Scoping Review

2021· review· en· W3174285681 sur OpenAlexaff
Shlomit Rotenberg, Heather Fritz, Tracy Chippendale, Catherine L. Lysack, Malcolm P. Cutchin

Notice bibliographique

RevueOTJR Occupational Therapy Journal of Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAmerican Occupational Therapy Foundation
Mots-clésOperationalizationGerontologyHealth benefitsPsychologyActivities of daily livingMedicineTraditional medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Participating in out-of-home (OOH) activities has been shown to benefit health in older adults. This scoping review aimed to describe the nature of the literature on OOH activities and health in community dwelling older adults, and the operationalization of OOH activity and health-related variables. We followed the Joanna Briggs Institute guidelines. Four databases were searched; studies were selected through title/abstract and full-text screening; and data on study characteristics, sample, and OOH activity and health-related variables were extracted, and summarized descriptively. Sixty articles were identified. There was a considerable focus on leisure and social activities (78% and 75%, respectively) but no predominant health-related outcome was identified. Few studies analyzed sex/gender and/or racial differences (25% and 2%, respectively). Future studies may include systematic reviews focused on health outcomes associated with social and leisure OOH activities; as well as gender-based and/or race-based differences in OOH and health relationships.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,435
Tête enseignante GPT0,624
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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