Interconnections of physical activity, cognition, functional health and social connectivity with perceived happiness among rural adults: Population based study
Notice bibliographique
Résumé
Background Successful aging, within the context of a life course approach, emphasizes the direct proportionality of happiness with physical, cognitive, mental, and social well-being. Subjective well-being is a robust predictor of the overall health and functioning of individuals. The current study examines the association of happiness with physical activity, cognition, social connectivity, and functional health in middle and old-age populations from rural communities. Method A cross-sectional design was applied to collect data among 270 adults (40-90years), under the purview of Patancheru rural health center on happiness (Oxford Happiness Questionnaire-OHQ), physical activity (International Physical Activity Questionnaire-IPAQ), Cognition (Montreal Cognitive Assessment-MoCA), Social connectivity (Duke Social Support Index-DSSI) and overall functional health by using standard tools. Association was measure using chi-square test of independence and Spearman's correlation was used and results were derived at a 95% confidence interval with a significance level set at 0.5, 0.01, and 0.001. Results Findings of the study highlight a positive association between socio-demographic variables such as age, education, marital status, occupation, and income with happiness. Cognition was a strong correlate of happiness (0.473) followed by physical activity (PA) (0.2195) while social connectivity showed a weaker association (0.0469). Conclusion Outcomes of the study indicates an overall positive relationship of happiness with multidimensional components of health and wellbeing in aging population. Promoting physical and cognitive interventions, integrating social component from midlife will be a sustainable approach to promote healthy and active aging in aging population in general and in rural adults in specific for sustainable and healthy societies.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».