Social Determinants and Health Behaviours among Older Adults Experiencing Multimorbidity Using the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
This study examines associations between lifestyle behavioural factors and appraisals of "healthy aging" among older adults experiencing multimorbidity. A Social Determinants and Health Behaviour Model (SDHBM) is used to frame the analyses. Using baseline data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA), we studied 12,272 Canadians 65 years of age or older who reported 2 or more of 27 chronic conditions. Additional analyses were conducted using three multimorbidity clusters: cardiovascular/metabolic, musculoskeletal, and mental health. Using hierarchical logistic regression, it was found that, for multmorbidity and the three illness clusters, healthy aging is consistently associated with not smoking (except for the mental health cluster), an absence of obesity (except for the cardiovascular and metabolic cluster), better sleep, and a better appetite. It is not associated with inactivity. Several socio-demographic, environmental, and illness covariates were also supported. The findings are examined using the SDHBM coupled with a resilience lens in order to elucidate how modifiable health behaviours can act as resources to mitigate multimorbidity adversities. This has implications for healthy aging for persons with multimorbidity, especially during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».