Self-Reported Health among Community-Dwelling Older Adults: A Multimethod Study to Understand the Complexity and Role of Adaptation to Health Adversity
Notice bibliographique
Résumé
Self-reported health is typically captured as a response to the question, “In general, would you rate your health as excellent, very good, good, fair or poor?” Among community-dwelling older adults (≥65 years), self-reported health decreases as the number of chronic conditions increases. Despite this well-documented relationship, little is known about how other sociodemographic or health-related factors may shape this relationship, what may predict high self-reported health among this population, or how older adults perceive these factors as influencing their perceptions of health. Informed by the Lifecourse Model of Multimorbidity Resilience, the objective of this multimethod research study was to advance understanding of self-reported health among community-dwelling older adults. To this end, four research studies were completed: 1) scoping review of the factors associated with self-reported health, 2) cross-sectional analysis of baseline data from the Canadian Longitudinal Study on Aging to understand the relationship between multimorbidity and self-reported health and the factors that predict high self-reported health; 3) qualitative case study to explore the influence of individual, social, and environmental factors on self-reported health, including multimorbidity resilience, in community-dwelling older adults, and; 4) a multimethod study that brought together all findings in a matrix analysis. From this work, two meta-inferences were generated: 1) the factors that shape self-reported health are multidimensional and complex; and 2) adaptation to health adversity, resulting from experiences acquired over the lifecourse, shape how older adults perceive their health. Findings from this work advance three implications. First, there is a need to use and apply information gained by asking about self-reported health in clinical practice to inform care planning. Second, there is a need for whole person care to guide health and social care policy for older adults. Third, future health research must further explore longitudinal understanding of self-reported health as well as additional qualitative understanding of the differences of those older adults with the well-being paradox.
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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 | 0,029 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».