Factors Influencing Older Adults’ Perception of the Age-Friendliness of Their Environment and the Impact of Loneliness, Technology Use, and Mobility: Quantitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization's (WHO) publication on age-friendly environments (AFEs) imagines future cities to become more age-friendly to harness the latent potential of older adults, especially those who have restricted mobility. AFE has important implications for older adults in maintaining social connections, independence, and successful aging-in-place. However, technology is notably absent in the 8 intersecting domains of AFEs that the WHO imagines improve older adult well-being, and we investigated whether technology should form a ninth domain. While mobility was severely restricted, the COVID-19 pandemic provided an opportunity to test how older adults' perceptions of their AFE changed and what role technology was playing. OBJECTIVE: This study examined how life-space mobility (LSM), a concept for assessing patterns of functional mobility over time, and loneliness impacted perceived AFEs and the moderating effect of technology. It also explores whether technology should play a greater role as the ninth domain of the WHO's imagination of the AFE of the future. METHODS: In this cross-sectional quantitative observation study, data from 92 older adults aged 65-89 years were collected in England from March 2020 to June 2021 during the COVID-19 pandemic. The Life-space Questionnaire, Technology Experience Questionnaire, UCLA (University of California, Los Angeles) Loneliness Scale, and age-friendly environment assessment tool were used. Correlation and moderation analyses were used to investigate relationships between variables. RESULTS: Most participants (86/92, 93%) had not left their immediate town in the previous 4 weeks before the interview. Restricted LSM was positively correlated to the age-friendly environment assessment tool, that is, rising physical isolation was linked to a better perception of AFEs; however, we discovered this result was due to the moderating impact of increased use of technology, and that restricted LSM actually had a negative effect on AFEs. Loneliness was correlated negatively with the perception of AFEs, but technology use was found to moderate the impact of loneliness. CONCLUSIONS: Pandemic-related LSM restrictions impacted perceived AFEs and loneliness negatively, but technology played a moderating role. The findings demonstrate that technology could be considered as a ninth domain in the WHO's assessment of AFEs for older adults and that there is a need for its explicit acknowledgment.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».