OLDER PEOPLE'S ACTIVITY PARTICIPATION (OPAP): FACTOR STRUCTURE AND PSYCHOMETRIC PROPERTIES OF A SCALE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older people’s participation in activities is critical to their health and well-being. Active lifestyle in old age reduces the risk of mortality, prevents chronic diseases, promotes physical and mental wellbeing, and is conducive to active and healthy aging. While various measures of participation have been proposed, a holistic measure that includes both social and individual activity participation is currently unavailable. To enable lifestyle medicine recommendations, we developed the Older People’s Activity Participation (OPAP) scale to understand the constituent factors of older people’s everyday activities. This study examined OPAP’s internal consistency using Cronbach’s alpha, convergent validity using regression analysis, as well as factor structure using exploratory and confirmatory factor analyses in a dense urban setting. Preliminary items assessed engagement in 27 health-related, fitness, recreational, social, productive, and cognitive activities, and were administered to 270 community-dwelling adults aged 50 and older in Singapore. The 17-item OPAP showed acceptable internal consistency (Cronbach’s alpha= .69), and demonstrated convergence with a validated measure of social cohesion (B=.27, p<.001) and Instrumental Activities of Daily Living (B=.32, p<.001). It has a 5-factor structure, namely socializing (alpha=.63), physical training (alpha=.56), listening (alpha=.69), home-making (alpha=.59), and outing (alpha=.58). Acceptable model fit was obtained (RMSEA=0.48, SRMR=0.06, CFI=.90). The OPAP scale is valid and reliable to assess activity participation in Asian older adults. It can be a useful tool to understand older people’s everyday life and lifestyles, relationships between activity participation and health outcomes, and further guide the development and use of effective interventions to promote active and healthy aging.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».