Factors influencing Successful Aging among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid growth of older population has enhanced the number of people at lifetime risk of enduring from chronic diseases. Successful aging is a significant phenomenon for achieving a healthy and happy life for all elderly and aging society. METHODS: A descriptive cross sectional study was carried out with the objective of assessing the factors influencing successful aging. Structured interview questionnaire using Successful aging scale and Self-esteem scale was used for data collection and obtained data was analyzed using descriptive statistics and inferential statistics at 0.05 level of significance. Participants of the research were considered in this study using purposive sampling technique. RESULTS: The findings revealed that majority of elderly respondents (73.8%) had successful aging. Successful aging was significantly associated with marital status (p-value= 0.040), family type (p-value=0.002), family annual income (p-value=0.009), presence of children as support system (p-value=0.034), negative life events in last 12 months (p-value<0.001), subjective perception of health (p-value=0.001) and ability to remember things without difficulties (p-value<0.001). CONCLUSIONS: Thus, it can be concluded that successful aging is associated with several factors. So, individual factors must be taken into consideration while implementing intervention programs in order to bring about positive aging experience among elderly.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».