Health-Related Quality of Life Among Community-Dwelling Older Hong Kong Adults: Protocol of a Longitudinal Cohort Study with Improved NGO Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Population ageing is a global challenge, prompting ageing-in-place policies in Hong Kong to support community-dwelling older adults while reducing healthcare costs. Yet, their impact on health-related quality of life (HRQoL) remains underexplored amid Hong Kong’s long life expectancy and growing older population. Traditional surveys are costly and time-consuming, while routinely collected registration data offers a large, efficient source for health insights. This study uses enhanced administrative data to track HRQoL trajectories and inform policy. Methods: This is a prospective, open-ended longitudinal study, enrolling adults aged 50 or older from a collaborating non-governmental organization in Hong Kong’s Southern District. Data collection, started in February 2021, occurs annually via phone and face-to-face interviews by trained social workers and volunteers using a standardized questionnaire to assess individual (e.g., socio-demographics), environmental (e.g., social support via Lubben Social Network Scale-6), biological (e.g., chronic illnesses), functional (e.g., cognition via Montreal Cognitive Assessment), and HRQoL (e.g., EQ-5D-5L) factors. A secure online system links health and service use data (e.g., service utilization like community care visits). Analysis employs descriptive statistics, group comparisons, correlations, growth modelling to identify health trajectories, and structural equation modelling to test a revised quality-of-life framework. Sample size (projected 470–580 after two follow-ups from a 2321 baseline) is based on power calculations: 300–500 for latent class growth analysis (LCGA) class detection and 200–400 for structural equation modelling (SEM) fit (e.g., RMSEA < 0.06) at 80% power/α = 0.05, simulated via Monte Carlo with a 50–55% attrition. Discussion: This is the first longitudinal HRQoL study in Hong Kong using enhanced non-governmental organization (NGO) administrative data, integrating social–ecological and HRQoL models to predict trajectories (e.g., stable vs. declining mobility) and project care demands (e.g., increase in in-home care for frailty). Unlike prior cross-sectional or inpatient studies, it offers a scalable model for NGOs, informing ageing-in-place policy effectiveness and equitable geriatric care.
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 | 0,020 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».