Environmental Factors Affecting Physical Activity Levels of Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Many individuals worldwide, especially older individuals, do not achieve enough regular physical activity. Since falls increase with age, it is crucial to understand how environmental factors might contribute to physical activity. This thesis aimed to investigate the literature and empirical data to inform our understanding of how environmental factors might affect the physical activity and mobility of older adults. A systematic review evaluated 64 articles that investigated the relationship between greenspace, weather and season on physical activity levels of older adults aged 60 and older. Environmental factors studied included season, daylight, air quality, greenspace, and weather. Weather conditions include temperature, precipitation, wind, humidity, barometric pressure, and cloud cover. Greenspace, moderate temperatures, and longer daylight were associated with more physical activity. A sample of older adults extracted from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) who had incurred a wrist fracture were evaluated to determine the relationship between precipitation, active living environment index, barometric pressure, relative humidity, temperature, sulfur dioxide, ozone, PM2.5 and NO2 on PASE levels. Regression analysis demonstrated that sulfur dioxide and the active living environment (ALE) index were correlated with a higher PASE score. Overall, this information should be considered by urban planners and landscape architects to design cities/towns that would encourage physical activity. This also has implications for health professionals in planning adaptive physical activity strategies in collaboration with older adults; and for policymakers to consider the potential impact of climate change on the physical activity levels of older adults in different communities.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».