Changes in narratives about aging among older adults in an internalized ageism intervention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Exposure to ageism over a lifetime may be internalized in older adults and cause negative health outcomes. However, little research has sought to understand how to reduce internalized ageism. This study explored aging narratives among older adults prior to and following their engagement in a six-week 'Reimagine Aging' intervention. This intervention employed education and acceptance-and-commitment therapy (ACT) to reduce internalized ageism. METHOD: We utilized content analysis to understand shifts in the aging narratives of 75 older adults pre- and post-intervention. We employed inductive content analysis to identify categories at Time 1 and Time 2 and directed content analysis to evaluate within-participant changes in aging narratives. RESULTS: The ways in which participants wrote about their aging selves appeared to be less influenced by internalized ageism post-intervention. Time 1 narratives focused on worries about the future and on-going challenges related to health, loss, and decline. Time 2 narratives shifted towards an emphasis on engagement in meaningful activities and adaptive coping. CONCLUSION: Our previous research demonstrated that the Reimagine Aging intervention reduced internalized ageism. The current study adds to these findings, demonstrating qualitative shifts in how participants described their aging selves, replacing categories that focus on ageism and loss with positive and values-focused categories.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».