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Enregistrement W4402219462 · doi:10.32920/26937310

Social Citizenship Through Out-of-Home Participation Among Older Adults With and Without Dementia

2024· preprint· en· W4402219462 sur OpenAlexfundaboutno aff
Sophie Nadia Gaber, Liv Thalén, Camilla Malinowsky, Isabel Margot‐Cattin, Kishore Seetharaman, Habib Chaudhury, Malcolm P. Cutchin, Sarah Wallcook, Anders Kottorp, Anna Brorsson, Samantha Biglieri, Louise Nygård

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeFamiljen Kamprads StiftelseForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådetKarolinska Institutet
Mots-clésCitizenshipDementiaGerontologySocial citizenshipPsychologySociologyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is limited empirical knowledge about how older adults living with dementia enact their social citizenship through out-of-home participation. This study aimed: (a) to investigate out-of-home participation among older adults with and without dementia in four countries and (b) to compare aspects of stability or change in out-of-home participation. Using a cross-sectional design, older adults with mild-to-moderate dementia and without dementia, aged 55 years and over, were interviewed using the Participation in ACTivities and Places OUTside the Home questionnaire in Canada (n = 58), Sweden (n = 69), Switzerland (n = 70), and the United Kingdom (n = 128). Data were analyzed using descriptive statistics and a two-way analysis of variance. After adjustment for age, diagnosis of dementia and country of residence had significant effects on total out-of-home participation (p < .01). The results contribute to policies and development of programs to facilitate social citizenship by targeting specific activities and places.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,411
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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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