Sentiment And Confidence Interpretation Of Older Adult Fall Prevention Materials: A Pilot
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Currently, falling represents a major risk factor and a global concern for older adults with elevated frailty. One potentially overlooked factor is the negative consequences of ageism as it relates to decreased confidence and associated competence in one’s ability to prevent falling and stay active. The purpose of this study is to use linguistic content and sentiment analyses to explore how emotional tones found within fall prevention language could affect a person’s confidence. METHODS: One researcher searched the CDC website pages and promotional materials pertaining to fall prevention in older adults. Three coders rated all statements based on two constructs: Sentiment (positive, negative, or neutral) and Mobility Confidence (promote mobility confidence, erode mobility confidence, or neutral effect on mobility confidence). Inter-rater reliability for each construct was assessed using Intraclass Correlation Coefficients (ICC) using two-way random effects models. Descriptive statistics were then generated for the codes. RESULTS: A total of 842 sentences from twenty documents were analyzed. Average measure ICC between the three raters (ages 34, 41, and 63) showed moderate reliability for both constructs: Sentiment ICC = 0.54 (p<0.001) and Mobility Confidence ICC = 0.543 (p<0.001). Single measure ICC for Sentiment was 0.281 (p<0.001) and for Mobility Confidence was 0.283 (p<0.001). Overall, 48% of the statements were coded as having negative sentiment and 72% were coded as potentially mobility confidence eroding; while only 6% of statements were coded as having positive sentiment and 2% were coded as mobility confidence promoting. CONCLUSIONS: Though average ICC showed moderate reliability, single measure ICC showed a greater level of bias between coders. This indicates that interpretation of statements around falling is highly variable, likely due to individual variation and preconceived notions of aging and falls. Overall findings from the analysis show the majority of statements are negative in sentiment and potentially erode confidence among older adult readers. Future research should analyze whether these sentiments have a confidence erosion effect on a representative sample of older adults and use the data to inform machine learning algorithms for more large-scale analyses.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».