Pain and Functional Limitations Among Midlife and Older Canadians: The Role of Discrimination, Race, and Sense of Belonging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We drew on fundamental cause theory and the weathering hypothesis to examine how discrimination influences aging for midlife and older adults in Canada. METHODS: Using nationally representative data, we assessed the associations between discrimination and pain and functional limitations among adults 45 years of age and older. Discrimination was measured using a modified version of the Everyday Discrimination Scale. Chi-square tests were performed to check for baseline differences in the dependent and key predictor variables by race. Logistic regression was used to estimate the associations of discrimination, race, and sense of belonging with pain and functional limitations, net of sociodemographic characteristics and SES. RESULTS: Indigenous respondents showed a clear health disadvantage, with higher rates of pain and functional limitations compared to Whites and Asians. Self-reported discrimination was also higher for Indigenous midlife and older adults than for their White and Asian age counterparts. Discrimination had a direct and robust association with pain (OR 1.56, 95% CI 1.31, 1.87) and functional limitations (OR 1.55, 95% CI 1.29, 1.87). However, race moderated the impact of discrimination on functional limitations for Blacks. Finally, a strong sense of belonging to one's local community was protective against pain and functional limitations for all racial groups. DISCUSSION: Future research needs to further examine the impact of discrimination on Indigenous peoples' aging process. High rates of discrimination coupled with a greater burden of pain means that Indigenous midlife and older adults may require additional and targeted health and social service resources to age successfully.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».