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Enregistrement W4379801195 · doi:10.3390/ijerph20126058

Is Social Participation Associated with Successful Aging among Older Canadians? Findings from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)

2023· article· en· W4379801195 sur OpenAlexafffundabout
Mabel Ho, Eleanor Pullenayegum, Esme Fuller‐Thomson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésLongitudinal studySuccessful agingGerontologyRecreationActivities of daily livingMental healthHealthy agingSocial engagementCohortHappinessBaseline (sea)PsychologyNeighbourhood (mathematics)MedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examines various activities of social participation (i.e., church or religious activities; educational or cultural activities; service club or fraternal organization activities; neighbourhood, community, or professional association activities; volunteer or charity work; and recreational activities) as contributing factors to successful aging. Successful aging in this study includes the following: adequate social support, no limitations with respect to Activities of Daily Living (ADLs) and Instrumental Activities of Daily Living (IADLs), no mental illness in the preceding year, no serious cognitive decline or pain that prevents activity, as well as high levels of happiness, and self-reports of good physical health, mental health, and successful aging. Methods: The Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) is a large, national, longitudinal study on aging. A secondary analysis of the baseline (i.e., 2011–2015) and Time 2 (i.e., 2015–2018) data of the CLSA was conducted on a sample of 7623 older adults who were defined as “aging successfully” at baseline and were aged 60+ at Time 2. Binary logistic regression analyses were employed to examine the association between engaging in various social participation activities at baseline and aging successfully at Time 2. Results: In a subsample (n = 7623) of the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) Comprehensive Cohort who were aging successfully at baseline, the prevalence of successful aging at Time 2 was significantly higher among the participants who participated in volunteer or charity work and recreational activities compared to those who were not involved in these activities. After adjusting for 22 potential factors, the results of the binary logistic regression analyses reported that participants who, at baseline, participated in volunteer or charity work and recreational activities had higher age–sex-adjusted odds of achieving successful aging (volunteer or charity work: aOR = 1.17, 95% CI: 1.04, 1.33; recreational activities: aOR = 1.15, 95% CI: 1.00, 1.32). Conclusions: Among six types of social participation activities, people who participated in volunteer or charity work and recreational activities were more likely to achieve successful aging than their counterparts who did not engage in these activities. If these associations are found to be causal, policies and interventions encouraging older adults to participate in volunteer or charity work and recreational activities may support older adults to achieve successful aging in later life.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,458
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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