Social prescribing needs and priorities of older adults in Canada: a qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Psychological well-being (PWB) is an important component of positive mental health (PMH) and an asset for population health. This study examined correlates of PWB among community-dwelling adults (18+ years) in the 10 Canadian provinces. METHODS: Using data from the 2019 Canadian Community Health Survey Rapid Response on PMH, we conducted linear regression analyses with sociodemographic, mental health, physical health and substance use variables as predictors of PWB. PWB was measured using six questions from the Mental Health Continuum-Short Form, which asked about feelings of self-acceptance, personal growth, environmental mastery, autonomy, positive relations and purpose in life during the past month. RESULTS: In unadjusted and adjusted analyses, older age, being married or in a commonlaw relationship and having a BMI in the overweight category (25.00-29.99) were associated with higher PWB, while reporting a mood disorder, anxiety disorder, high perceived life stress, engaging in heavy episodic drinking and frequent cannabis use were associated with lower PWB. Sex, having children living at home, immigrant status, racialized group membership, educational attainment, household income tertile, having a BMI in the obese category (≥30.00), major chronic disease and smoking status were not significantly associated with PWB. CONCLUSION: This research identifies sociodemographic, mental health, physical health and substance use factors associated with PWB among adults in Canada. These findings highlight groups and characteristics that could be the focus of future research to promote PMH.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».