How do autistic adults experience ageing? A qualitative interview study
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundDespite increasing numbers of people aging with autism, little is known about the ageing experiences and support needs of middle-aged and older autistic adults. This is important, especially as autistic people have higher rates of health conditions, decreased functional independence, and experience greater difficulties in accessing relevant support, in comparison to their non-autistic counterparts. The aim of this study was therefore to understand middle-aged and older autistic adults’ views and experiences of ageing well.MethodSeventeen autistic adults (10 women and seven men), aged from 46 to 72 years (mean age=56 years) were interviewed about their understanding of what it means to age well; their age-related needs; and how services could better support them to age well. The transcribed interviews were analysed using inductive thematic analysis. ResultsThe findings revealed several ways that autism influenced people’s ability to age well. This included concerns about a perceived higher likelihood of age-related conditions such as dementia; age-related changes in the experiences of autistic characteristics; a lack of knowledge and understanding about autism and ageing; increased risks of social isolation and inadequate support system; and a lack of appropriate support services. ConclusionNovel recommendations for supporting autistic adults to age well were identified, including involving autistic people in the design of health and social care services, supporting ageing autistic adults with reablement; promoting their autonomy and individual strengths and introducing specialised advocate/coordinator roles or “one stop-shop hubs” that could help autistic people further their understanding of the interactions between ageing and autism.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».