Enhancing well-being in later life: the interplay of mobility limitation, psychological adaptation, and assistive technology
Notice bibliographique
Résumé
The experience of mobility limitations can compromise well-being in older adulthood. This study aimed to investigate the psychological mechanisms through which mobility limitations affect well-being and to evaluate how assistive technology might support these underlying processes among older adults. = 5,091), we conducted mediation analysis to determine if dispositional tenacity and flexibility in 2016 linked mobility limitations in 2015 to well-being in 2017. Moderation analysis evaluated whether assistive technology use in 2015 supported tenacity and flexibility in the subsequent year. In 2015, 693 (13.6%) and 685 (13.5%) older adults reported mobility limitations when going outside and getting around inside, respectively. Mobility limitations had negative direct and indirect associations with well-being through pathways of reduced dispositional tenacity and flexibility. In the context of going outside, assistive technology use mitigated the impact of mobility limitation and supported the dual processes of tenacity and flexibility. However, for getting around inside, assistive technology use was associated with reduced dispositional tenacity and flexibility and further exacerbated the negative impact of mobility limitation. This study highlights the psychological mechanisms that connect mobility limitations to well-being. Findings suggest that deploying tailored assistive technology may protect older adults' well-being by supporting their psychological adaptation to age-related challenges.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».