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Enregistrement W4415546912 · doi:10.1177/07334648251391867

Sedentary Behaviors and Functional Disability Among Chinese Older Adults (2008–2018): Evidence Including Mahjong

2025· article· en· W4415546912 sur OpenAlexaff
Yen‐Han Lee, Yen‐Chang Chang, Minzhi Ye, Cai Xu

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensHeritage College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivities of daily livingSedentary behaviorSedentary lifestylePhysical activityHealthy agingLongitudinal studyFunctional impairmentRegression analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PurposeThis study examined how different types of sedentary behavior relate to changes in functional disability, measured by activities of daily living (ADL) and instrumental activities of daily living (IADL), among Chinese older adults.Major findingsUsing data from 17,939 participants in four waves (2008-2018) of the Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS), sedentary behavior was categorized into four types: none, playing mahjong only, combining these with other sedentary activities, and other activities alone (e.g., reading and watching TV). Cox two-state regression models estimated the hazard of transitioning in ADL and IADL disability. Engaging in sedentary behaviors was generally associated with a lower risk of developing ADL and IADL impairments. Playing mahjong alone was significantly associated with reduced risk of developing ADL (HR) = 0.60) and IADL difficulties (HR = 0.82).ConclusionsCognitively and socially engaging sedentary activities, particularly mahjong, may protect against functional decline in later life.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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