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Enregistrement W4313640305 · doi:10.1186/s12877-023-03726-3

How do individual, social, environmental, and resilience factors shape self-reported health among community-dwelling older adults: a qualitative case study

2023· article· en· W4313640305 sur OpenAlexafffund
Carly Whitmore, Maureen Markle‐Reid, Carrie McAiney, Kathryn Fisher, Jenny Ploeg

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensResearch Institute for AgingUniversity of WaterlooMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGerontologyPsychological resilienceMedicineSocial supportQualitative researchPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While older adults are living longer, they often face health challenges, including living with multiple chronic conditions. How older adults respond and adapt to the challenges of multimorbidity to maintain health and wellness is of increasing research interest. Self-reported health, emerging as an important measure of health status, has broad clinical and research applications, and has been described as a predictor of future morbidity and mortality. However, there is limited understanding of how individual, social, and environmental factors, including those related to multimorbidity resilience, influence self-reported health among community-dwelling older adults (≥ 65 years). METHODS: Informed by the Lifecourse Model of Multimorbidity Resilience, this explanatory case study research explored older adults' perceptions of how these factors influence self-reported health. Data were generated through semi-structured telephone interviews with community-dwelling older adults. RESULTS: Fifteen older adults participated in this study. Four key themes, specific to how these older adults describe individual, social, environmental, and multimorbidity resilience factors as shaping their self-reported health, were identified: 1) health is a responsibility - "What I have to do"; 2) health is doing what you want to do despite health-related limitations - "I do what I want to do"; 3) the application and activation of personal strengths - "The way you think", and; 4) through comparison and learning from others - "Looking around at other people". These themes, while distinct, were found to be highly interconnected with recurring concepts such as independence, control, and psychological health and well-being, demonstrating the nuance and complexity of self-reported health. CONCLUSIONS: Findings from this study advance understanding of the factors that influence assessments of health among community-dwelling older adults. Self-reported health remains a highly predictive measure of future morbidity and mortality in this population, however, there is a need for future research to contribute additional understanding in order to shape policy and practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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