Sociodemographic determinants of mobility decline among community-dwelling older adults: findings from the Canadian longitudinal study on ageing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobility is fundamental to healthy ageing and quality of life. Mobility decline has been associated with functional impairment, falls, disability, dependency, and death among older adults. We explored the sociodemographic determinants of mobility decline among community-dwelling older Canadians. METHODS: This study was a secondary analysis of a six-year follow-up of the Canadian Longitudinal Study on Ageing (CLSA). Our analysis was based on 3882 community-dwelling older adults 65 years or older whose mobility was measured using timed-up and go (TUG) and 4-meter walk (4MWT) tests at baseline and follow-ups 1 and 2 after three- and six-year intervals, respectively. We analysed the cross-sectional and longitudinal association, main and interaction effects of the participants' sociodemographic characteristics on mobility decline using chi-square, Pearson's correlation, mixed-design repeated measures ANOVA, and bivariate and multivariate linear regression tests. RESULTS: At baseline, 52% of the participants were female, 70.4% were married, and the average age was 68.82 ± 2.78 years. Mean TUG and 4MWT scores were 9.59 ± 1.98 s and 4.29 ± 0.95 s, respectively. There was a strong positive longitudinal correlation between TUG and 4MWT (r = 0.65 to 0.75, p < 0.001), indicating concurrent validity of 4MWT. The multivariate linear regression (for TUG) showed that older age (β = 0.088, p < 0.001), being a female (β=-0.035, p < 0.001), retired (β=-0.058, p < 0.001), Canadian born (β=-0.046, p < 0.001), non-Caucasian (β=-0.063, p < 0.001), tenant (β = 0.050, p < 0.001), having no spouse/partner (β=-0.057, p < 0.001), household income of $50,000-$99,999 (β = 0.039, p < 0.001), wealth/investment lower than $50,000 (β=-0.089, p < 0.001), lower social status (β=-0.018,p = 0.025), secondary education and below (β = 0.043, p < 0.001), and living in certain provinces compared to others, were significant predictors of a six-year mobility decline. CONCLUSION: Our study underscored the impact of modifiable and non-modifiable sociodemographic determinants of mobility trajectory. There is a need for nuanced ageing policies that support mobility in older adults, considering sociodemographic inequalities through equitable resource distribution, including people of lower socioeconomic backgrounds.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».