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Enregistrement W4385715914 · doi:10.2196/43612

A Multidimensional Assessment of Activities of Daily Living, Mental Status, Communication, and Social Abilities Among Older Adults in Shenzhen, China: Cross-Sectional Study

2023· article· en· W4385715914 sur OpenAlexvenueno aff
Jing Wang, Patrick Kwan, Gong Zhang, Mingwang Shen, Loretta Piccenna, Terence J. O’Brien, Lei Zhang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésActivities of daily livingGerontologyBathingPsychological interventionPopulationMental healthCross-sectional studyPsychologyMedicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: China is facing a rapidly expanding aging population. Insights into the health status of older adults are of great significance for health resource allocation and health care provision to this population. OBJECTIVE: With the goal of providing a comprehensive understanding of the health status of older adults and to inform potential interventions, we investigated the level of disability and identified risk factors associated with disability among the older population (aged ≥60 years) living in China. METHODS: A total of 8467 older adults living in the Chinese city of Shenzhen were enrolled in this cross-sectional study. We used a multidimensional ability assessment survey, which assessed their activities of daily living (ADL; including eating, bathing, grooming, dressing, defecation control, urination control, using a toilet unaided, transfer, flat-ground walking, stair activity), mental status (including cognitive function, aggressive behavior, depression symptoms), sensory and communication (including consciousness level, vision, hearing, communication), and social participation (including living, working, time/space orientation, distinguish persons, social communication) abilities. The impact of demographic risk factors on ability levels was analyzed using ordinal logistic regression. The correlations between the four dimensions of ability mentioned above were analyzed using Spearman correlation analysis. RESULTS: A total of 7766 participants were effectively assessed. The participants' average age was 70.64 (SD 8.46) years comprising 56.53% females. The overall ability level was classified as mildly, moderately, and severely impaired for 27.57% (n=2141), 2.83% (n=220), and 4.28% (n=332) of the 7766 participants, respectively. With increasing age, the proportion of impaired participants increased from 17.62% (365/2071) in the age group 60-64 years to 91.3% (253/277) in the age group above 90 years (P<.001), corresponding to an approximate 10% rise for every 5-year age increment. The odds of having more severe overall ability impairment in females was 1.15 times that in males (odds ratio [OR] 1.15, 95% CI 1.04-1.28). Participants who were divorced or widowed had a higher risk of more severe overall ability impairment than those currently married (OR 1.98, 95% CI 1.68-2.33). Participants living with nonrelatives had an increased risk of more severe overall ability impairment than those living alone (OR 2.38, 95% CI 1.46-3.91). Higher education level was a protective factor of overall ability impairment (college degree or above: OR 0.32, 95% CI 0.24-0.42). The four dimensions of ability assessed were significantly correlated; a low score for ADL was significantly correlated with poorer mental status, sensory and communication, and social participation (all P<.001). CONCLUSIONS: The proportion of disability among Chinese older adults increases with age, being female, having lower education levels, being divorced or widowed, and living with nonrelatives. Impairment in ADL ability is significantly correlated with poor mental status, social participation, and sensory and communication abilities. A holistic approach to improving the health of the older population is recommended in China.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,334 · 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'admission1
Résumé présentoui

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