Determinants of Social Activity Among Geriatric Patients in Northern Romania: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The aging population poses a significant challenge to global public health, impacting the physical, mental, and social health of older adults. Social activity has been widely acknowledged as a protective factor for both mental and physical well-being. Research indicates that consistent engagement in social activities can mitigate the risk of depression, prevent cognitive decline, and support physical functionality. This study aims to explore the correlations and associations between two variables related to social activity (self-reported activity level and time spent with friends) and various other variables among geriatric patients in Northern Romania. Methods: This cross-sectional, single-center observational study utilized data from 588 geriatric patients (402 females and 186 males) admitted to the Geriatrics ward of the Municipal Clinical Hospital. The dataset included variables such as sociodemographic information, Geriatric Depression Scale (GDS), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and SARC-F questionnaire scores, time spent with friends, and activity levels. Descriptive statistics were computed alongside statistical tests to examine group differences, associations, and predictive relationships. Results: The sample was characterized by variability in age, educational attainment, and pension levels. The statistical analyses revealed significant differences based on education, pension, and civil status. Patients with higher GDS and SARC-F scores had lower odds of spending time with friends or belonging to the active or extremely active groups. Notably, women reported higher GDS scores and lower activity levels compared to men. Conclusions: Understanding the factors that influence social activity among older adults is essential for designing targeted interventions aimed at preventing social isolation and fostering healthy aging across diverse demographic and environmental contexts.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».