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Enregistrement W4402628723 · doi:10.1186/s12889-024-19992-8

Resilience among older adults with multimorbidity using the Connor-Davidson scale in the Canadian Longitudinal Study on Aging: health behaviour, socio-economic, and social support predictors

2024· article· en· W4402628723 sur OpenAlexafffundabout
Andrew Wister, Lun Li, Jennifer K. Ferris, Boah Kim, Katarzyna Klasa, Igor Linkov

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlMacEwan UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésMedicineGerontologyPsychological resilienceMental healthOverweightSocial supportPsychological interventionDemographyObesityPsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Multimorbidity is recognized as a serious health condition faced by a majority of older adults. Research investigating adaptive responses to multimorbidity, termed multimorbidity resilience, has been growing. This paper examines protective and risk factors, with a focus on health behaviours, socio-economic resources, and social support using an established measure of resilience (Connor-Davidson Resilience Scale) among older adults, focusing on older persons with two or more concurrent chronic conditions. METHODS: Using Baseline (2011-2015), Follow-up One (2015-2018), and Follow-up Two (2018-2021) data from the Comprehensive Cohort of the Canadian Longitudinal Study on Aging, we tested hypotheses using 13,064 participants aged 65 years and older, who completed all waves and reported two or more of 27 chronic conditions, for the full sample of multimorbid individuals and three multimorbidity clusters: Cardiovascular/Metabolic, Musculoskeletal, and Mental Health. Associations between protective and risk factors and resilience were examined using linear regression to model the Connor-Davidson resilience scale, adjusting for illness context and social determinants of health. RESULTS: Among all multimorbid individuals, the strongest associations with resilience were found for higher self-rated health, greater sleep satisfaction, better appetite, higher household income, more relatives and friends, being overweight (compared to normal weight), fewer housing problems, and fewer skipped meals. Weaker associations were found for non-smokers, less alcohol consumption, less pain, sedentary behaviour, being non-married (compared to married), and among Canadian born (compared to foreign). The analyses for the three multimorbidity clusters were largely replicated for the three multimorbidity clusters, but with some nuances depending on the cluster. DISCUSSION: This research provides confirmatory evidence for several protective and risk factors affecting the ability to cope and recover from multimorbidity adversity among older adults. There are consistent patterns for the multimorbidity disease clusters, but some distinct relationships arise that are worthy of attention. The implications of the findings for modifiable health behaviours and socio-economic factors are discussed for their public health and clinical relevance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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