Comparison of Self-Reported and Capacity-Based Measures of Mobility in Community-Dwelling Older Adults in Nigeria: The Mediating Role of Age, Cognitive Status, and Chronic Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Although the association between self-reported and capacity-based mobility outcomes is prominently researched, the pathways through which self-reported measures affect capacity-based measures remains poorly understood. Therefore, our study examines the association between self-reported and capacity-based mobility measures and explores which mobility determinants mediate the association in Nigerian community-dwelling older adults. Research Design and Methods: ) = 67.7 (7.0)]. Capacity-based mobility outcomes included the Short Physical Performance Battery (SPPB), the 6-Minute Walk Test (6MWT), and the 10-Meter Walk Test (10mWT), whereas the self-reported mobility outcomes included the Lower Extremity Functional scale (LEFS), the Life Space Questionnaire (LSQ), and the Mänty Preclinical Mobility scale (inability to walk 2 km, 0.5 km, or climb a flight of stairs). Spearman's correlations were conducted to examine the relationship between self-reported and capacity-based mobility measures, whereas structural equation modeling was used to determine the mediators. Results: The correlation between SPPB and LEFS (rho = 0.284) and 0.5 km (rho = -0.251) were fair, whereas the correlation between SPPB and inability to walk 2 km (rho = -0.244) and inability to climb a flight of stairs (rho = -0.190) were poor. Similarly, correlations between 6MWT and the LEFS (rho = 0.286), inability to walk 2 km (rho = -0.269), and 0.5 km (rho = -0.303) were fair. The 6WMT was poorly correlated with inability to climb one flight of stairs (rho = -0.233). The LSQ was not correlated with SPPB or 10mWT. Age was the only significant mediator, whereas the number of chronic conditions and cognitive status were not. Discussion and Implications: The correlation between self-reported and capacity-based mobility outcomes in older adults in Nigeria is lower than those in developed countries. Our analysis provides a foundation to explore mobility determinants that could be predictive mediators for mobility outcomes, making meaningful contributions to explaining mobility complexities.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».