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Enregistrement W4399470889 · doi:10.2196/53384

Internet Use and Higher-Level Functional Capacity Decline Suppression in Japanese Older Adults With Low Education: JAGES 2016-2019 Longitudinal Study

2024· article· en· W4399470889 sur OpenAlexvenueno aff
Atsuko Tajika, Atsushi Nakagomi, Yasuhiro Miyaguni, Chie Koga, Katsunori Kondo, Toshiyuki Ojima

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNational Center for Geriatrics and Gerontology8020 Promotion FoundationJapan Science and Technology AgencyChiba Foundation for Health Promotion and Disease PreventionJapan Health Promotion and Fitness FoundationSasakawa Sports FoundationMeiji Yasuda Life Foundation of Health and WelfareJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésGerontologyPsychologyThe InternetMedicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Higher-level functional capacity (HLFC) is crucial for the independent living of older adults. While internet use positively impacts the health of older adults, its effect on HLFC and how this effect varies with educational attainment remains uncertain. OBJECTIVE: This longitudinal study aimed to investigate whether internet use could mitigate the risk of HLFC decline and if this benefit extends to older adults with lower levels of education. METHODS: The data were sourced from the Japan Gerontological Evaluation Study (JAGES), encompassing 8050 community-dwelling adults aged 65 years and older from 2016 to 2019. The study focused on those who remained self-sufficient from 2016 to 2019, identifying participants with independent HLFC in 2016. The Tokyo Metropolitan Institute of Gerontology Index of Competence defined HLFC operationally, consisting of 3 subscales, namely instrumental activities of daily living, intellectual activity, and social role. The primary variable was the frequency of internet use in 2016; participants who reported using the internet were classified as internet users, while those who answered "No" were identified as nonusers. The study compared the effects of internet use on HLFC decline across educational levels of ≤9 years, 10-12 years, and ≥13 years using Poisson regression analysis adjusted for robust SE to calculate the risk ratio (RR) and 95% CI for HLFC decline in 2019. RESULTS: After adjusting for demographic and health condition risk factors, internet use was significantly linked to a decreased risk of HLFC decline in older adults over 3 years, including those with lower educational levels. Internet users with ≤9 years of educational attainment experienced a suppressed decline in the total score (RR 0.57, 95% CI 0.43-0.76; P<.001); instrumental activities of daily living (RR 0.58, 95% CI 0.38-0.91; P=.02), intellectual activity (RR 0.60, 95% CI 0.41-0.89; P=.01), and social role (RR 0.74, 95% CI 0.56-0.97; P=.03) compared with nonusers. Participants with 10-12 years of education showed suppression rates of 0.78 (95% CI 0.63-0.98; P=.03), 0.59 (95% CI 0.39-0.90; P=.01), 0.91 (95% CI 0.63-1.31; P=.61), and 0.82 (95% CI 0.68-1.00; P=.05), respectively, and those with ≥13 years displayed suppression rates of 0.65 (95% CI 0.51-0.85; P=.001), 0.55 (95% CI 0.36-0.83; P=.01), 0.64 (95% CI 0.37-1.10; P=.11), and 0.83 (95% CI 0.64-1.08; P=.17), respectively. CONCLUSIONS: These findings indicate that internet use supports the maintenance of HLFC independence in older adults with higher education and those with lower educational levels. Encouraging internet use among older adults with lower levels of education through future policies could help narrow functional health disparities associated with educational attainment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2024
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Résumé présentoui

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