The Association of Sociodemographic Variables and Unhealthy Behaviors With Limitations in Activities of Daily Living Among Thai Older Adults: Cross-sectional Study and Projected Trends Over the Next 20 Years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extended life spans have led to an increase in the number of older people and an increase in the prevalence of disability among people older than 60 years of age. OBJECTIVE: This study aims to investigate the association of sociodemographic variables and unhealthy behaviors with limitations in activities of daily living (ADL) among Thai older adults. The study also projects the number of older individuals likely to experience ADL limitations in the next 20 years. METHODS: We performed sex-specific multinomial logistic regression analysis based on the 5th Thai National Health Examination Survey in 2014 to investigate the association between sociodemographic variables and health behaviors with ADL limitations among Thai older adults. Age- and sex-specific prevalence estimates of ADL limitations were obtained by applying the same models. These estimates were combined with population projections up to 2040 from the Office of the National Economic and Social Development Board, Thailand, to generate projections of older individuals with ADL limitations. RESULTS: Age and physical activity were significant factors for both sexes, with age positively associated with the level of ADL limitations and low physical activity associated with an increased relative probability of mild or moderate to severe ADL limitations compared to individuals with no ADL limitation (1.2-2.2 times). Other variables such as education, marital status, diabetes, hypertension, smoking, alcohol consumption, and having a fruit- and vegetable-based diet showed significant associations, but the results varied regarding sex and levels of ADL limitations. This study also projected the number of older adults with mild and moderate to severe ADL limitations over the next 20 years from 2020 to 2040, revealing an increase of 3.2 and 3.1 times, respectively, along with a significant increase in men compared to that in women. CONCLUSIONS: This study identified age and physical activity as significant factors associated with ADL limitations in older adults, while other factors showed varying associations. Over the next 2 decades, projections suggest a significant increase in the number of older adults with ADL limitations, particularly men. Our findings emphasize the importance of interventions to reduce ADL limitations, and health care providers should consider various factors impacting them.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».