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Enregistrement W4404409107 · doi:10.1007/s10433-024-00829-7

Prevention of frailty in relation with social out-of-home activities in older adults: results from the Survey of Health, Ageing, and Retirement in Europe

2024· article· en· W4404409107 sur OpenAlexaboutno aff
Sandra Mümken, Enrique Alonso-Pérez, Christine Haeger, Julie Lorraine O’Sullivan, Qian‐Li Xue, Paul Gellert

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Ageing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEinstein Stiftung BerlinCharité – Universitätsmedizin BerlinBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésLonelinessUCLA Loneliness ScaleGerontologyMediationSocial engagementScale (ratio)Social supportMedicinePsychologySocial isolationSocial psychologyPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Out-of-home mobility and social participation have been identified as resources to postpone frailty. We aim to examine the mediating role and specific contribution of social out-of-home activities in frailty prevention. Data from the Survey of Health, Ageing, and Retirement in Europe (SHARE) waves six (w6), seven (w7), and eight (w8) were used. Frailty was measured with the SHARE version of the Edmonton Frail Scale (EFS) with frailty states fit, pre-fail and frail. First, a mediation model with 13,456 fit participants aged ≥ 50 years in w6 was specified with social network size, loneliness (UCLA 3-Item Loneliness Scale), and lack of motivation (EURO-D) as predictors and number of performed social out-of-home activities in w7 as mediator variable on EFS-scores in w8. Age, education, gender, cohabitation, widowhood, urban environment, and country served as covariates. Second, we investigated the association of increasing social out-of-home activities from w6 to w7 with change in EFS-score from w6 to w8 using a linear mixed model with 17,439 participants in all frailty states. Direct effects of loneliness (w6) and lack of motivation (w6) on EFS-scores (w8) were partially mediated by social out-of-home activities (loneliness ß = 0.005; 95% CI = 0.003-0.008) and (lack of motivation ß = 0.014; 95% CI = 0.009-0.019). The linear mixed model revealed a significant effect of increasing social out-of-home activities (w6-w7) on reduction of EFS-scores (w8) (ß = - 0.21; 95% CI = - 0.29-0.04; p < 0.001). Social out-of-home activities appear to play a crucial role in frailty prevention, which could be used for future interventions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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