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Enregistrement W4386020192 · doi:10.1080/13607863.2023.2246416

The little intervention that could: creative aging implies healthy aging among Canadian seniors

2023· article· en· W4386020192 sur OpenAlexaffabout
Barry Watson, Alekhya Das, Stephanie Maguire, Gregory Fleet, Anita Punamiya

Notice bibliographique

RevueAging & Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessAttendanceIntervention (counseling)GerontologyPsychologySuccessful agingThe artsDepression (economics)MedicineSocial psychologyVisual artsPsychiatryArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Through a process of 'creative ageing', there is increased interest in how active participation in the arts can help promote health and well-being among seniors. However, few studies have quantitatively examined the benefits of a foray into artistic expression, and even fewer employ rigorous identification strategies. Addressing this knowledge gap, we use a series of quantitative techniques (ordinary least squares and quantile regression) to analyze the impact of an arts-based intervention targeting the elderly. METHODS: Recruited from Saint John, New Brunswick (a city of about 125,000 people in Eastern Canada), 130 seniors were randomly assigned to the programme, with the remaining 122 serving as the control. This intervention consisted of weekly 2-h art sessions (i.e. drawing, painting, collage, clay-work, performance, sculpting, and mixed media), taking place from January 2020 until April 2021. RESULTS: Relative to the control group, the intervention tended to reduce participant loneliness and depression, and improve their mental health. Outcomes were more evident toward the latter part of the programme, were increasing in attendance, and most efficacious among those with initially low levels of well-being. CONCLUSION: These findings imply that creative ageing promotes healthy ageing, which is especially noteworthy given COVID-19 likely attenuated our results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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