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Enregistrement W4398262250 · doi:10.1080/07317115.2024.2355539

Reimagine Aging: A Process-Based Intervention to Decrease Internalized Ageism

2024· article· en· W4398262250 sur OpenAlexaff
Dallas J. Murphy, Corey S. Mackenzie, Michelle M. Porter, Judith G. Chipperfield

Notice bibliographique

RevueClinical Gerontologist · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrainingIntervention (counseling)PsychologyPsychotherapistProcess (computing)GerontologyClinical psychologyMedicinePsychiatryComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Exposure to ageism may be internalized in older adults, and this can have severe consequences. However, little research has addressed reducing internalized ageism. Thus, Reimagine Aging, a 6-week process-based intervention to reduce internalized ageism, was designed and implemented, using education, acceptance and commitment therapy, and attributional retraining to target theoretically based mechanisms of change. METHODS: = 70.4 years, SD = 6.4 years) participated in Reimagine Aging, consented to participate in this robust single-sample pilot study, and provided valid data. Participants completed questionnaires prior to, immediately following, and 2 months after the intervention. RESULTS: < .001) became significantly more positive, associated with large effect sizes. Furthermore, these positive gains were mediated by increases in psychological flexibility, mindfulness, and perceived control. DISCUSSION: This study provides initial support for this process-based intervention targeting a reduction of internalized ageism. CLINICAL IMPLICATIONS: This program has the potential to reduce the negative impact internalized ageism has on the health of older adults. Furthermore, it provides novel insights into intervention targets and tools that may be useful in achieving this reduction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,413 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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