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Enregistrement W4391923475 · doi:10.2196/preprints.57430

Examining mobility patterns and social health of older Canadians living at home to inform decision aids about housing: a mixed-methods study (Preprint)

2024· preprint· en· W4391923475 sur OpenAlexaboutno aff
Diogo Mochcovitch, C Allyson Jones, Joshua Goutte, Karine V. Plourde, Roberta de Carvalho Corôa, Marie Elf, Louise Meijering, Jodi Sturge, Pierre Bérubé, Stéphane Roche, Sabrina Guay-Bélanger, France Légaré

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintGerontologyPsychologySociologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND A variety of tools exist to support decision-making about housing among older adults; however, older adults’ mobility patterns and social health have not been adequately considered as pivotal considerations in decisions about housing. OBJECTIVE Examine mobility patterns and social health of older Canadians living at home to inform decisions about housing options. METHODS Using a mixed-methods study, we recruited a convenience sample of 20 older adults in Quebec and Alberta. Eligibility criteria were: a) aged 65 years or older, b) living autonomously at home or in a senior residence, and c) with outdoor mobility. Data gathered included: i) a sociodemographic, health and quality-of-life survey, ii) GPS tracking, iii) a walking interview, iv) a daily journal, and v) an in-depth interview. Participants recorded their mobility patterns outside the home for 14 days using a GPS tracker and a daily journal which provided information on destinations, activity purpose, length, type, frequency, with whom, and weather. Walking interviews and in-depth interviews provided information about participants’ existing physical and social assets as well as obstacles to their social health and mobility that could affect future housing decisions. We triangulated data to add qualitative dimensions to our quantitative results. Finally, we selected four contrasting participants, 2 in Quebec and 2 in Alberta, to create activity space maps based on GPS data and interpreted them using the other data sources. RESULTS Out of 25 people approached, 20 participants agreed to participate in the study. Of these, 14 (8 from Alberta and 6 from Quebec) agreed to use GPS trackers and completed the survey, interviews and journals. Maps generated from GPS showed people mostly left home to drive to stores and go for walks. In 14 days, the mean number of trips per person was 10.4 (±5.8). The average distance travelled per person was 186.9 km (±130.4), and average per day was 16.8 km (±29.8). GPS shows the means of transportation was mostly car (n=9) and walking (n=5), while 2 participants used the bus. Daily journals showed that participants typically travelled alone. The interviews showed that their mobility gave them access to important physical assets, among which the 2 most frequently reported were libraries and supermarkets (n=10), and to important social assets, notably family support when desired (n=13) and familiarity with the neighborhood (n=14), contributing to their overall social health. Winter weather was the most frequently mentioned factor affecting how much or whether participants went out (n=13). CONCLUSIONS In a Canadian cohort of older adults, mobility patterns and existing social and physical assets, such as contact with the neighborhood, made important contributions to their social health and are important to inform decisions about housing options. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT RR2-10.2196/19244

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,344 · 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'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

Citations0
Publié2024
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