The Role of Predictive Anxiety, Depression, Cognitive Function, and Confidence in Balance for Participation, Level of Disability, and Duration of Physical Activity in Community‐Dwelling Elderly Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Aging can be described as a gradual decline in physical and mental abilities, accompanied by an increased susceptibility to illnesses and disabilities. This global phenomenon is escalating rapidly. Accurate prediction of future consequences based on identified factors is crucial for clinicians and researchers, particularly in progressive states such as aging. Thus, this study aims to investigate some of the most prevalent psycho‐cognitive factors that may influence elderly individuals’ participation levels, disability status, and duration of physical activity. Methods and Materials: In this correlational study, 150 subjects (87 males and 63 females) were selected through a simple non‐probability sampling method from community‐dwelling older adults in Tehran. Social participation, level of disability, and physical activity duration were evaluated using the CCIQ, the MHAQ, and a qualitative questionnaire, respectively. Anxiety and depression were assessed using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and the Geriatric Depression Scale‐15 (GDS‐15), respectively. Cognitive function and balance were examined with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Fullerton Advanced Balance (FAB) scale, respectively. Results: The multiple regression models showed that FAB alone accounted for 13.5%−61.9% of the variance in all three outcomes. MoCA, GDS‐15 and educational level were the second most significant predictorsof participation disability and physical activity time respectively. Conclusion: These results suggest that treatments that target balance, cognitive, and depression states and improve manual function may be particularly important for improving participation, disability state, and physical activity time in community‐dwelling older adults.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».