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Enregistrement W4214520503 · doi:10.1177/23337214221081378

The Text4HealthyAging Program: An Evidence-Based Text Messaging Innovation to Support Healthy Urban Aging in Canada and Australia

2022· article· en· W4214520503 sur OpenAlexaffabout
Ejemai Eboreime, Arto Öhinmaa, Benjamin Rusak, Keri-Leigh Cassidy, Jason Morrison, Patrick J. McGrath, Rudolf Uher, Sandra Meier, Marie‐Josée Fleury, Srividya N. Iyer, Soham Rej, Frances Batchelor, Pazit Levinger, Christa Dang, Malcolm Hopwood, Francis N. L. Acquah, Janet Dzator, Gail Tomblin Murphy, Jordan Warford, Lori Wozney, Isabelle Vedel, Jacqueline Gahagan, Olga Theou, Prosper Koto, Tara Sampalli, Susan Kirkland, Nicholas Watters, Vincent I. O. Agyapong

Notice bibliographique

RevueGerontology and Geriatric Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensMcGill UniversityMental Health Commission of CanadaMount Saint Vincent UniversityNova Scotia Health AuthorityIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessPsychosocialAutonomyGerontologyPsychologyAging in placePromotion (chess)Quality of life (healthcare)AnxietyHealth promotionMedicinePublic healthPolitical scienceNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age-friendly cities are crucial to achieve the WHO goal of healthy aging. Such cities promote opportunities for health, participation, and security, thus enhancing quality of life as people age. Older people commonly experience psychosocial challenges such as anxiety, depression, substance abuse, loss of autonomy, grief, fear, and loneliness. Australian and Canadian cities continue to seek innovation to improve healthy urban aging and create more age-friendly environments for older adults. There is increasing evidence on the effectiveness and feasibility of mobile technology in health promotion and closing psychological treatment gaps. Older adults have been demonstrated to engage frequently with mobile devices, particularly text messaging. In this article, we conceptualize the Text4HealthyAging, an evidence-based text messaging innovation to support healthy urban aging in Canadian and Australian cities.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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