Reclaiming wellness: Key factors in restoring optimal well-being in the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study examines characteristics of older adults who have regained optimal well-being at the end of the three-year study. The definition of optimal well-being used in this study refers to having adequate social support, high levels of older adults' subjective perception of their aging process, physical health, mental health, happiness and life satisfaction and being free of limitations in Activities of Daily Living (ADLs) and Instrumental Activities of Daily Living (IADLs), disabling pain or discomfort, severe mental illness or cognitive decline in the preceding year. METHODS: A secondary data analysis was conducted using the first two waves of data from the comprehensive cohort of the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA), a large, national, longitudinal study on aging. The sample included 8332 older adults who were not in optimal well-being at baseline and aged 60+ at time 2. Bivariate and multivariable binary logistic regression analyses were used to examine which baseline characteristics were associated with achieving optimal well-being approximately three years later. RESULTS: The prevalence of optimal well-being at time 2 was higher among respondents who, at baseline, were younger, married, physically active, not obese, non-smokers, had higher income, without sleeping problems, diabetes, arthritis, osteoporosis, and achieved at least two of the four wellness domains (i.e., physical, psychological and emotional, social, and self-rated wellness) were more likely to be in optimal well-being at time 2 than their counterparts. CONCLUSIONS: Old age does not necessarily result in poor physical health, nor is a decline in well-being inevitable. Almost one in four respondents who were in less than optimal well-being at baseline regained well-being over the ensuing approximately 3 years. Further research could investigate the association between policies and programs and their support for older adults in regaining optimal well-being in later life after a period of suboptimal well-being.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».