Relationship Between Social Activity and Frailty in Japanese Older Women During Restriction on Outings due to COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Background This study investigated the relationship between social activities and frailty during the restriction on outings due to COVID-19. Design A cross-sectional study. Setting and Subjects This study was conducted in City Nishinomiya of Prefecture Hyogo, in Japan. A mail survey was carried out among women aged 65 years or older in May 2020. A population of 293 women aged 65 years or older living in the community was recruited for the study and 213 of them were analyzed. Measurements The survey included questions on sex, age, height, weight, and social activity. Social activity consisted of participation in social organizations and their frequency, as well as frequency of interaction with family and friends. The survey also asked if regular social activity had been impeded by COVID-19. Results A significant association was found between frailty and hindered interaction with friends (β: 0.176, p = .014). Multivariate linear regression analysis confirmed that this association was also significant in Model 1 (β: 0.158, p = .025), and Model 2 (β: 0.148, p = .034). Conclusions No association between being hindered in social activity and frailty was found in older women living in the community during the restriction on outings due to COVID-19.
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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 | 0,001 |
| 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 ».