Older people’s awareness of age-related change, life-space mobility, and frailty levels: Türkiye rural example
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To determine awareness of age-related change, life-space, and frailty levels of older individuals living in rural areas of Türkiye. This research, which was descriptive relationship-seeking type, was conducted between January and April 2024 with 292 individuals aged 65 years and over. Data were collected face to face in public places using Personal Information Form, Awareness of Age-related Change Scale (AARC), Life-Space Assessment (LSA), Edmonton Frail Scale (EFS). Data were evaluated using MANOVA analyses, Pearson correlation analysis, structural equation modeling. The AARC, LSA, and EFS scores varied according to the presence of chronic disease, continuous medication use, and participation in social activities. It was determined that older people’s loss of AARC was positively related to gains (r = 0.394, p < 0.01), positively related to frailty (r = 0.189, p = 0.001), and negatively related to life-space levels (r= - 0.193, p = 0.001). It was also determined that life-space was negatively related to frailty (r= - 0.324, p < 0.001). Model built on older people’s awareness of age-related negative changes, life-space mobility and frailty levels was significant (p < 0.05). Increasing participants’ AARC losses score by one unit reduced LSA by 0.282 units (p = 0.041) and increased EFS scores by 0.180 units (p = 0.031). In model, increasing LSA score by one unit reduced EFS score by 0.755 units (p < 0.001). Increase in negative perception of old age reduces life-space mobility and increases frailty. Additionally, reduced life-space mobility increases frailty.
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 ».