The role of positive psychological wellbeing in walking speed differences among married and unmarried English older adults
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Walking speed has been identified as an important indicator of functional independence and survival among older adults, with marital status being related to walking speed differences. We explored explanatory factors, with a focus on positive psychological wellbeing, in walking speed differences between married and non-married individuals in later life. Methods: We used wave 8 (2016/17) cross-sectional data from adults aged 60–79 years who participated in the English Longitudinal Study of Ageing (n = 3,743). An Oaxaca-Blinder decomposition was used to compute walking speed differences between married and unmarried individuals, and the portion of those differences that could be explained by characteristic differences in those groups, particularly wellbeing. Results: Overall, married individuals had walking speeds that were 0.073 m/s (95% confidence interval: 0.055–0.092 m/s) faster than their unmarried counterparts. This was primarily driven by differences between the married and separated/divorced group, and the widowed group. Included covariates explained roughly 89% of the overall walking speed difference. Positive psychological wellbeing consistently explained a significant portion of walking speed differences, ranging between 7% to 18% across comparisons. Conclusion: Although wealth has been previously found to partially explain walking speed differences by marital status, we found that positive psychological wellbeing also demonstrated pertinence to these differences.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».