Self-management difficulties in Swedish older adults and associations with sociodemographic factors, number of conditions, depression and health status
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study describes patterns of self-management ease and difficulty among older adults with long-term health conditions and the associations with gender, level of education, number of conditions, depression and/or health status.Materials and methods Cross-sectional data were collected between 2021–2022 in a municipality in northern Sweden. The survey included demographic and health-related questions. To assess self-management ease or difficulty and symptoms of depression, the Patient Reported Inventory of Self-Management of Chronic Conditions (PRISM-CC) and the Geriatric Depression Scale were used. 516 older adults between 72–73 years of age with long-term health conditions were included. Descriptive statistics and logistic regression were used to describe patterns of self-management ease and difficulty and to examine which factors were associated with self-management difficulty.Results Most older adults did not experience self-management difficulty. There were, however, differences between the seven PRISM-CC domains. The Internal domain (managing negative emotions and stress) had the highest percentage (25.39%) of older adults with self-management difficulty. In all domains, there was also a subgroup of individuals (n = 26) that had noticeably lower PRISM-CC scores (more difficulty). A strong association between having depressive symptoms or having poor health status and self-management difficulty was found.Conclusion This study highlights the need for regular mental health screenings and individualized self-management support for older adults. Future research should explore intervention strategies that integrate mental health support into self-management programs for individuals with long-term health conditions.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».