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Enregistrement W4398183979 · doi:10.1186/s12877-024-05017-x

Goal setting in later life: an international comparison of older adults’ defined goals

2024· article· en· W4398183979 sur OpenAlexaboutno aff
Elissa Burton, Jill M. Chonody, Barbra Teater, Sabretta Alford

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMedicineRehabilitationGerontologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies of goal setting in later life tend to focus on health-related goal setting, are pre-determined by the researcher (i.e., tick box), and/or are focused on a specific geographical area (i.e., one country). This study sought to understand broader, long-term goals from the perspective of older adults (65 + years) from Australia, New Zealand (NZ), United Kingdom (UK), Ireland, Canada, and the United States of America (USA). METHODS: Through a cross-sectional, online survey (N = 1,551), this exploratory study examined the qualitative goal content of older adults. Thematic analysis was used to analyze the qualitative data, and bivariate analyses were used to compare thematic differences between regions and by participants' sex. RESULTS: Over 60% of the participants reported setting goals, and participants from the Australia-NZ and Canada-USA regions were more likely to set goals than the UK-Ireland region. The following six overarching themes were identified from the 946 goals reported: health and well-being; social connections and engagement; activities and experiences; finance and employment; home and lifestyle; and attitude to life. CONCLUSIONS: This study supports previous research that demonstrates that older adults can and do set personal goals that are wide ranging. These findings support the need for health professionals to consider different methods for elucidating this important information from older adults that builds rapport and focuses on aspects viewed as more important by the older adult and therefore potentially produces improved health outcomes.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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