How prepared are people for their future? Findings from the <i>Preparedness for the Future</i> survey
Notice bibliographique
Résumé
Objective: People are living longer than ever before. Many arrive at a later stage of life in poor health and with inadequate financial and social resources. The purpose of this paper is to describe people’s general state of preparedness for their future as older persons, identify specific attitudes towards ageing and key characteristics that portend a lesser degree of preparedness, and identify the issues that need greater emphasis. Design: Cross-sectional survey. Setting: 502 adult participants enlisted on an online polling panel in Canada. Methods: Demographics, attitudes towards the future self and ageing and the responses to the ‘Preparedness for the Future Questionnaire’ (Prep-FQ) were analysed. Descriptive statistics were used to highlight overall and domain scores (possible score 0–100). Regression models were used to link key demographic characteristics and attitudes to a lower Prep FQ score. Results: The average age of participants was 54.1 years old (range 30–91). The majority (97%) felt it was important to think about themselves as an older person, yet less than 25% of people regularly spent time thinking about what it would be like for them as an older person. The average score on the Prep FQ was 61.6 (range 25–99). Items with the lowest scores were related to advance serious illness planning (medical care, funeral and legacy planning). Factors associated with a higher Prep FQ score included being female, having more education, thinking about when they are older and feeling positive about themselves as an older person. Conclusion: Helping people think and plan ahead more for healthy ageing may help some people move forward with confidence in creating a long, high-quality life and high-quality death. Helping ‘at-risk’ people plan for serious illness in advance is a high-priority target for improving people’s general state of preparedness for the future.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».