Development and validation of a scale to assess the belief that ‘age causes illness’
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Self-directed ageism is the application of stereotypic age-related beliefs to oneself, and is known to negatively impact health-related motivation (Levy, Citation2003; Citation2022). This study focused on the specific self-directed stereotype that ‘age causes illness’ and aimed to develop and test a multi-item measure to assess this implicit, limiting belief.Methods and Measures Survey data was collected from N = 347 adults in southeastern Idaho (ages 45–65 years old, 60% female). A variety of measures were used to assess the discriminant, convergent and predictive validity of the Age Causes Illness scale including: socio-demographics (age, sex, education), psychosocial resources (personality, optimism, social support, depressive symptoms), health/aging expectations, and indicators of physical health.Results The seven-item Age Causes Illness scale is reliable and shows an expected pattern of discriminant and convergent correlations with relevant socio-demographic, psychosocial, and aging-related measures. The belief that ‘age causes illness,’ as assessed with this new scale, is related to both objective and subjective indicators of physical health.Conclusions The Age Causes Illness scale is a brief screening tool, potentially applicable in behavioral health settings as an initial step toward discussion of the implicit, and often unchallenged, belief that age alone determines the onset, progression, and offset of illness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».