Psychological health among institutionalized senior citizens of Ernakulam district
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction: Institutionalized senior citizens are facing a lot of psychosocial issues, of which dementia and depression are the most common ones. The present study intends to assess psychological health (cognition, depressive symptoms, self-esteem, sleep quality, and quality of life) among institutionalized senior citizens of Ernakulam district. Materials and Methods: This cross-sectional study was conducted among 236 senior citizens residing at five selected old-age homes of Ernakulam district. Sociopersonal data sheet, Montreal cognitive assessment, Geriatric Depression Scale-Long Form, Rosenberg self-esteem scale, Pittsburgh Sleep Quality Index, and WHOQOL-OLD scale were used to collect data from the study participants. Results: The average age of participants was 71.01 ± 12.01. The mean scores of cognition and quality of life among participants were 15.80 ± 5.51 and 85.05 ± 20.25, respectively. While only 2.5% of participants reported normal cognition, 40.7% of participants had depression of varying severity. The majority of participants had moderate self-esteem (65.3%). About 36.4% were reported as poor sleepers and 15.2% of participants reported poor or very poor quality of life. Participants with high cognitive scores, high self-esteem, better sleep quality, and low depressive symptoms reported better quality of life. As expected, participants with high self-esteem reported less depressive symptoms. Conclusion: The goal of adding quality rather than quantity to lives can be achieved by focusing on the psychological health (cognition, depressive symptoms, self-esteem, and sleep quality) of institutionalized senior citizens.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».