Distinct factors explain life space mobility below and above the age of 75 years old in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Life space mobility (LSM) is important for participation in daily life. It is influenced by individual and environmental factors and tends to decline with age. Although LSM has been studied in older adults, stratification of this population into age subgroups has not been performed, creating a gap in understanding the factors associated with LSM in a more granular manner. This cross-sectional study aimed to identify the factors associated with LSM in community-dwelling older adults below and above the age of 75. Participants aged 65 and older without neurological conditions or dementia were recruited. LSM was assessed using the Life Space Assessment (LSA), mobility with the Timed Up and Go test (TUG), cognition with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), fear of falling with the Activities-specific Balance Confidence scale (ABC), and depression with the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Additional self-reported data included employment/volunteering, frequency of leaving the house, functional status, and number of medications. Separate regression models were conducted for each age subgroup. Two-hundred forty-two older adults (28.9% men) were recruited (mean (SD) age 73.7(6.4) years), with 40.9% aged over 75. In the younger subgroup, sex, frequency of leaving the house, TUG, and employment/volunteer status significantly explained 42.8% of the variance in LSM. In the older subgroup, sex, age, ABC, MoCA, and TUG significantly explained 46.9% of the variance in LSM. Distinct factors are associated with LSM in each age subgroup. Accordingly, future interventions should be tailored for each subgroup individually.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».