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摘要
目標研究社區老年人的內在能力(IC)與生活空間流動性(LSM)之間的關係，並確定年齡和性別是否會改變這種關係。
設計橫斷麵研究。
設置新加坡東北部地區的公共住宅區、老年活動中心和社區中心。
參與者751名年齡≥55歲的社區老年人，在有或沒有助行器的情況下能夠獨立行走。
主要和次要結果測量IC和LSM。使用代表認知、運動、感覺、活力和心理五個IC域的變量進行驗證性因子分析，計算標準化IC因子評分。LSM使用阿拉巴馬大學伯明翰分校衰老生命空間評估儀進行測量。用回歸分析檢驗IC與LSM的相關性及其隨年齡和性別的影響。
結果參與者的平均年齡為67.6歲，平均LSM評分為88.6分。IC與LSM呈顯著正相關(β=6.33;95% CI=4.94 ~ 7.72)，即使控製了潛在的混雜因素(β=4.76;95% CI=3.22 ~ 6.29)，兩者p<0.001。年齡和性別對這種關係沒有顯著影響。
結論我們的研究結果支持了國際功能、殘疾和健康分類框架的經驗嚴謹性，該框架表明IC影響一個人參與社區的程度。我們的研究結果也為旨在提高LSM和促進老年人健康老齡化的醫療保健提供者提供了指導。
- 老年醫學
- 預防醫學
- 衛生政策
數據可用性聲明
沒有可用的數據。沒有其他數據可用。
這是一篇開放獲取的文章，根據創作共用署名非商業(CC BY-NC 4.0)許可證發布，該許可證允許其他人以非商業方式分發、混音、改編、在此基礎上進行構建，並以不同的條款許可其衍生作品，前提是正確引用原始作品，給予適當的榮譽，任何更改都已注明，並且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
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本研究的優勢和局限性
采用多元線性回歸控製包括人口、經濟和社會因素在內的各種混雜因素，以證明內在能力(IC)與生活空間流動性(LSM)的獨立相關性。
每個參與者的IC因子得分是根據一些自我報告和觀察變量計算的，使用結構方程模型並用於我們的分析。
研究的橫斷麵設計限製了IC和LSM關係的因果關係和方向性的確定。
研究樣本由具有較高日常生活活動(ADL)和工具性ADL評分的功能相對較高的老年人組成，這限製了我們的研究結果對其他人群的普遍性。
簡介
隨著人口老齡化在世界範圍內日益普遍，許多國家正在經曆以慢性和退行性疾病負擔增加為特征的流行病學轉變。1除了需要長期保健外，老年人還麵臨營養不良、抑鬱和孤獨等與健康有關的問題。2 3不幸的是，目前的醫療保健係統主要是為了提供碎片化和偶發性的短期護理，這可能無法充分滿足老年人複雜的健康需求。4因此，有必要努力建立一種更加以人為本的護理模式，跟蹤老年人的整個生命曆程，不僅解決他們的生理需求，而且解決他們的心理和社會需求。5個6
為了促進這種範式轉變，世衛組織在2015年提出了“健康老齡化”的新概念模型，其中健康老齡化被定義為“發展和保持使老年人獲得幸福的功能能力的過程”。4作為該模型的一部分，內在能力(IC)被定義為“人的所有身體和心理能力的綜合”，作為一種多維指標被引入，可用於衡量老年人長期的健康狀況。4
IC被定義為五個領域，即認知、運動、感覺、活力和心理。7它已被證明是可靠的估計從一係列頻繁收集的生物標誌物和自我報告的措施，代表這五個領域。8 9IC下降已被證明可以預測疾病表現以及日常生活活動(ADL)和工具性ADL (IADL)的減少。8 10因此，老年人的IC水平可以隨著時間的推移進行跟蹤，以便早期識別異常偏差並及時幹預以防止惡化。7 10此外，與實際年齡等粗略的風險評估措施相比，IC提供了關於一個人的生理儲備的有價值的信息，這可以幫助指導醫療保健提供者確定幹預的目標人群。11日12社區服務的多領域性質也鼓勵整合服務和製定多管齊下的多學科戰略，這可能更有效地解決老年人的複雜需求。10 12此外，與許多傳統的健康衡量標準不同，IC注重個人保留的能力，而不是其缺陷和局限性，具有積極的內涵。7
綜上所述，IC有可能在臨床實踐中作為一種有用的工具來監測和評估老年人的功能性健康狀況。目前，IC在很大程度上仍然是一個理論結構，因為缺乏在臨床和研究環境中實施的標準化度量標準和指導方針。7 9在老年人中，很少有實證研究闡明IC與ADLs、IADLs和不良健康事件(包括跌倒、住院和死亡)的關係和預測價值。8 13 - 15然而，根據2001年《國際功能、殘疾和健康分類》框架(見在線補充圖1)，除了活動(以活動極限和活動極限衡量)外，參與(即對生活狀況的參與和對社區的參與)也是功能發揮的另一個重要方麵。16基於這個框架，一個人的身體功能(或IC)影響著一個人成為和做他們有理由重視的事情的能力，這直接影響著他們參與社區的程度。4 7 16綜合教育對參與的影響反過來又受到環境因素(環境和個人)和健康狀況的影響。然而，IC與參與性之間的關聯還有待實證研究。
一個人對社區的參與程度可以通過他/她的生活空間流動性(LSM)來衡量，LSM是指在日常生活中移動或旅行的能力，考慮到運動的頻率和獨立的程度。17 18LSM收縮已被證明與負麵結果相關，如阿爾茨海默病風險增加、認知能力下降、虛弱、生活質量下降甚至死亡率。19日至22日雖然許多研究已經證明了環境障礙(如惡劣的街道條件)對老年人LSM的影響，但IC和參與之間的聯係卻不太確定。23日24闡明這種關聯將為醫療保健提供者在設計促進健康老齡化的幹預措施時提供有價值的信息。
目標和假設
使用正在進行的基於社區的老年人個人身體能力測試(ipt - s)的數據，我們的目標是:(1)檢查IC和五個領域與LSM的關係;(2)調查年齡和性別是否會改變新加坡社區居住老年人IC和LSM之間的關係。我們假設IC與LSM正相關，正如ICF框架所建議的那樣。我們還假設，年齡的增長和男性性別減弱了IC對LSM的影響，因為年齡越大，對跌倒的恐懼就會增加，信心下降，導致社區參與受到限製，而男性老年人已經被證明參與社區活動較少，社交網絡比他們的女性同齡人更小。25 - 28
材料與方法
學習描述
ipt - s是一個正在進行的以社區為基礎的虛弱篩查項目，旨在促進老年人的健康，預防或延緩虛弱的進展。29本研究使用2018年6月至2019年10月的數據進行分析。居住在新加坡東北部地區的社區老年人通過老年人活動中心和居民委員會被邀請。參與者的入選標準包括(1)年齡≥55歲，(2)居住在社區，(3)能夠獨立行走(使用或不使用行走輔助工具)。居住在住宿護理機構的個人被排除在外。評估由兩部分組成，一個多領域問卷和短物理性能電池(SPPB)。29 30
患者和公眾參與
沒有患者或公眾參與研究問題的製定、研究設計或數據的解釋。
IC的措施
IC的測量包括代表IC五個領域的變量，即認知、運動、感覺、活力和心理。所有數據均由訓練有素的研究團隊成員收集，包括研究助理、物理治療師和營養師。
運動域測量
SPPB總分
SPPB包括三項測試(平衡、椅子站立和步態速度)。29靜平衡試驗包括並排站立、半並列站立和全串聯站立，並測量了保持位置所需的時間。對於椅子支架，記錄了完成5個椅子支架所需的時間。以正常步速步行10 m的持續時間來測量步態速度。
計時開始
拖船(Timed up and go, TUG)是一項動態平衡和功能性移動的測試。31從椅子上站起來，走3米，繞一個圓錐體，回到座位所花費的時間被記錄下來。
5次從坐到站
5次從坐到站(5TSTS)測量下半身的力量。32參與者以盡可能快的坐姿站立，雙臂交叉胸前，並測量完成五次重複動作所需的時間。
心理領域的測量
老年抑鬱症量表
老年抑鬱量表(GDS)共有15項，由與抑鬱症狀有關的是/否問題組成，得分≥5表示抑鬱。33
焦慮/抑鬱維度(EQ-5D)
根據參與者感到的焦慮/抑鬱的嚴重程度，評分從0到4,0代表“沒有”，4代表“極度”。34
認知領域的測量
認知
中國簡易精神狀態測驗(CMMSE)35由18個項目組成，測量三種認知功能:(1)記憶-通過延遲單詞回憶測試測量，(2)方向-通過測試參與者對時間和地點的方向的8個項目的得分總和來測量，(3)執行功能-通過重複以下短語，三級命令，說一個句子，閱讀並服從紙上寫的內容和複製這張圖的得分總和來測量。
感覺領域的測量
感覺
通過自我報告有無聽力和/或視覺障礙來評估感覺功能。
活力域的度量
疲憊
參與者用李克特4分製對“我覺得我做的每件事都是努力”這句話在過去一周適用於他們的頻率進行打分，0表示“很少或沒有時間(不到1天)”，3表示“大部分或所有時間(5-7天)”。36
迷你營養評估-簡短表格
迷你營養評估-簡短表格(MNA-SF)確定營養不良或有營養不良風險的老年患者。37它還可以篩查癡呆症、抑鬱症、流動性、急性疾病和心理壓力。得分<8表示營養不良，8 - 11表示有營養不良風險，12-14表示營養狀況正常。
握力
用JAMAR Plus手測力儀(Sammons Preston, Bolingbrook, Illinois, USA)測量握力。38每隻手進行兩次試驗，用較高的讀數進行分析。
LSM作為參與的衡量標準
LSM使用阿拉巴馬大學伯明翰分校衰老壽命空間評估研究(UAB-LSA)儀器進行測量。18UAB-LSA定義了五個生活空間級別:(1)除臥室外的家中房間，(2)你家以外的區域，如門廊、露台或露台、(公寓樓的)走廊或車庫，在你自己的院子或車道上，(3)附近的地方，(4)附近的地方，但在你的城鎮內，(5)城鎮外的地方。對於每個生活空間水平，參與者報告了他們獲得的頻率和依賴程度。實現的頻率從0分(從不)到4分(每天)，而依賴程度分別為1分、1.5分和2分，分別代表“需要個人協助”、“需要步行設備”和“獨立”。最終的綜合評分範圍從0(完全在家)到120(最大流動性)。被認為是高參與度的最低LSM分數是60分，因為一個人必須至少滿足生活空間1級和2級才能獲得這一分數。39
該研究還包括了其他措施
除了人口統計信息(年齡、性別、種族)外，參與者還被問及一些關於社會決定因素的問題，包括社會經濟地位(最高教育水平、住房類型、就業狀況)、生活方式(吸煙、飲酒)以及社會支持和網絡。29虛弱、功能狀態和慢性疾病也被包括作為研究樣本的描述性措施。五項虛弱評估(疲勞、抵抗、行走、疾病和體重減輕)用於衡量虛弱程度，並將參與者分為虛弱(得分3-5分)、脆弱(1-2分)或強壯(0分)。40使用Barthel指數評估ADL和IADL的功能41勞頓和布羅迪量表42分別。記錄了11種慢性疾病的自我報告。
統計分析
利用研究人群的可用數據進行探索性因子分析(EFA)，以確定IC結構的潛在因素結構。基於經驗證據，將SPPB、TUG、5TSTS、GDS、EuroQol-5維度(EQ-5D)焦慮/抑鬱、記憶、執行、定向、聽力、視覺、疲憊、MNA-SF和握力13個變量納入EFA8 9以及它們與五個IC域的理論聯係。其中7個變量，TUG, 5TSTS, GDS, EQ-5D焦慮/抑鬱，聽力，視覺和疲憊，被反向編碼，以便較高的值代表更好的表現。使用特征值來確定保留的因素數量，並使用≥0.4的因素負荷截止值來選擇納入模型的項目。進一步用驗證性因素分析(CFA)對確定的因素結構進行檢驗。通過使用近似均方根誤差(RMSEA)、比較擬合指數(CFI)和塔克-劉易斯指數(TLI)等擬合度指標評估CFA模型與數據的擬合性，驗證了CFA模型的有效性。與數據擬合良好的標準為RMSEA≤0.8,CFI和TLI值≥0.9。43計算IC的標準化因子評分並應用於後續分析。
年齡以所有值減去65為中心，例如0表示65歲，−10表示55歲。在隨後的分析中使用中心年齡變量。利用IC和LSM對每個基線人口統計學、經濟和社會特征進行簡單線性回歸，以確定潛在的混雜因素。然後對IC進行LSM的序列回歸分析:(1)第一個模型以LSM為因變量，IC為自變量;(2)第二個模型為第一個模型，加入年齡、性別、教育程度、住房、可支配收入、就業、獨居、參加社區/宗教活動、有知己、與親戚/朋友接觸、幫助他人為協變量;(3)第三個模型為第二個模型，加入IC x年齡和IC x性別互動。在我們的回歸分析中，慢性疾病沒有作為協變量被包括在內，因為它們與IC密切相關，分離它們的影響在回答本研究中提出的研究問題時不太可能有意義。
我們還計算了五個子因子的標準化因子評分，並將其應用於回歸分析，以檢驗單個IC域與LSM之間的關聯。所有統計分析均采用Stata/SE V.16.1和R V.4.0.3進行。
結果
樣本特征
在ipt - s研究的761名參與者中，在去除LSM中數據缺失的個體後，751人被納入我們的分析。被排除的參與者的年齡、性別和虛弱狀況與納入分析的隊列相似。表1總結基線樣本特征。參與者的平均年齡為67.6歲(SD為7.03)，大多數參與者為女性(71.8%，N=539)。85.8%的參與者是華人。馬來人和印度人/其他族裔分別占參與者的9.72%和4.53%，略低於2020年國家統計數據(分別為15%和9.1%)。44在最高120分中，平均LSM總分為88.6分(SD為20.4分)，最低16分，最高120分。92.3%的參與者(N=693)獲得至少60分，被認為具有較高的參與度，而其餘7.72% (N=58)的參與者參與程度較低，LSM得分<60。
EFA, CFA和模型擬合
對全民教育評估中使用的13個變量的統計摘要載於表2．這些變量代表了IC的五個領域:運動- sppb、TUG、5TSTS;心理- gds, EQ-5D焦慮/抑鬱;認知-記憶、定向、執行;sensory-Hearing願景;活力衰竭，MNA-SF和握力。
表3顯示EFA的結果。EFA為五因子模型，特征值範圍為1.06646 ~ 2.62684。5個因子分別對應5個IC域，運動域、心理域、認知域、感覺域和活力域分別加載到因子1-5上。在因子2中有一個例外，其中存在交叉加載心理活力項- gds和EQ-5D焦慮/抑鬱(心理指標)的因子負荷分別為0.7881和0.7116，而衰竭和MNA-SF(活力指標)的因子負荷分別為0.4982和0.5563。但總體而言，所有項目都很好地加載了各自的因子，因子負荷大於或等於0.4(範圍為0.4364-0.9049)。
EFA結果用於指導CFA模型的開發。變量用盡和MNA-SF映射到活力域，盡管EFA的發現，由於考慮到它們與IC活力域的概念關聯。握力從模型中刪除，因為初始的CFA迭代顯示了0.105的不良因素負荷。最終的CFA模型是一個二級模型，有一個一般因素(IC)和五個子因素(運動、心理、認知、感覺和活力)(圖1)．模型與數據擬合良好:
= 136.7 (df=49)， RMSEA=0.049 (90% CI 0.039 ~ 0.059)， CFI=0.954, TLI=0.937。12個項目中有10個項目的因子負荷大於0.4(範圍0.408-0.996)。其餘兩項聽力和記憶的因子負荷分別為0.326和0.355，仍在可接受範圍內。值得注意的是，在五個子因子中，一般因子(IC)的子因子負荷存在很大的變異性，其中認知的因子負荷最低，為0.155，而活力的因子負荷最高，為0.979。這表明，基於該模型的集成電路結構中，這五個領域的表現並不均勻。
內在能力的二階驗證性因素分析模型。5TSTS, 5次從坐到站;EQ-5D Anx/Dep, EuroQol-5焦慮/抑鬱;GDS，老年抑鬱症量表;MNA-SF, mini nutrition Assessment-Short form;SPPB，短物理性能電池;托格，計時開始。
IC與LSM的關係
基於二階CFA模型，計算每個參與者的標準化IC因子評分，並用於後續的回歸分析。IC與LSM呈顯著正相關(β=6.33;95% CI=4.94 ~ 7.72;P <0.001)在簡單線性回歸模型(表4)．換句話說，IC的因子得分每增加一個SD, LSM就會增加大約6個單位。考慮到三個單位的LSM代表LSM的最小臨床重要差異(MCID)，45這種效果也具有臨床意義。潛在混雜因素被確定為與IC和LSM有統計學意義(p<0.05)相關性的變量。多元線性回歸分析包括人口統計學(年齡、性別、教育程度)、經濟(住房、可支配收入、就業)和社會變量(獨居、參加社區/宗教活動、有知己、與親戚/朋友接觸、幫助他人)，結果顯示IC與LSM保持獨立相關(β=4.76;95% CI=3.22 ~ 6.29;p < 0.001)。因此，在控製相關的人口、經濟和社會因素的情況下，IC因素得分每增加1個SD, LSM就會增加近5個單位。這仍然代表著臨床顯著的效果。在包含IC x年齡和IC x性別交互作用項的多元線性回歸模型中，年齡和性別對IC對LSM的影響無顯著性修正(β=0.082;95% CI=−0.114 ~ 0.278;P =0.412， β=−0.130; 95% CI=−2.97 to 2.71; p=0.928, respectively). Details of the above regression models are presented in在線補充表1．
IC域與LSM之間的關聯
所有五個IC結構域均與LSM呈顯著正相關(β=4.76 ~ β=7.52)，即使在控製混雜因素(β=2.55 ~ β=5.87;表4)．其中，運動與LSM的相關性最強(控製混雜因素前β=7.52，控製混雜因素後β=5.87)。這意味著，在考慮混雜因素後，運動因子評分每增加1個SD, LSM評分就會增加5.87個單位，這種影響在臨床上是顯著的(β=5.87;>MCID of three)。另一方麵，認知對LSM的影響最弱(β=4.76)，在控製混雜因素(β=2.55;
討論
IC和LSM是人口健康領域日益引起人們興趣的兩個概念。據我們所知，這是第一個將這兩個概念放在一起並研究它們之間聯係的研究。
我們證明了IC對LSM具有積極的臨床顯著影響，即使考慮了年齡、性別和其他人口統計學和社會經濟因素。這與ICF的理論框架一致，該理論框架表明IC有助於老年人參與社區的能力。16我們的研究結果也證實了先前的經驗證據，這些證據表明，與強壯的老年人相比，虛弱的老年人(一種以IC下降為特征的對不良健康結果的脆弱性狀態)的LSM更有限。46綜上所述，這表明老年人的內在因素和生理儲備在決定他們在社區中的活躍程度方麵起著重要作用。然而，盡管IC和LSM之間存在正相關關係，但重要的是要考慮到老年人良好衰老的能力以及相應的他們的生活空間可能受到作為障礙或促進者的物理環境及其與IC的相互作用的影響。47
此外，即使在這組相對良好和功能獨立的老年人中，正如ADL和IADL總體較高的分數所反映的那樣，隻有1.2%的人明顯虛弱，我們也觀察到IC和LSM之間存在顯著的正相關。這進一步支持了IC在老年人功能能力和LSM出現重大損失之前監測老年人整體健康狀況的概念。
與我們最初的假設相反，我們的研究結果表明，IC對LSM的影響程度不隨年齡或性別而變化。這表明IC對LSM的影響不需要按年齡或性別來考慮。這意味著，通過增強IC來改善LSM的措施將適用於不同年齡和性別的老年人。
我們還發現，在五個IC域中，運動對LSM的影響最強。這可以歸因於較差的身體表現和下肢力量降低了一個人安全行走的能力，這反過來又阻止了一個人長途旅行或頻繁戶外活動。48雖然老年人能夠通過使用輔助設備或個人幫助來彌補他們的身體缺陷，但他們對幫助的依賴意味著他們對何時何地旅行的自主權更有限，這導致了更有限的LSM。48
另一方麵，在五個領域中，認知被證明與LSM的關聯最弱，盡管在統計上仍然顯著。與運動不同，關於認知功能和生活空間之間的關係，有各種各樣的報告，一些研究表明，更高的認知功能與更高的活動能力有顯著的關聯，18 49其他人則不然。50 51更大的生活空間可能意味著環境複雜性的增加，因此需要更高階的認知功能，如計劃、決策和判斷，以成功地在環境中導航。49然而，擁有完整的認知功能不一定意味著更大的LSM。這歸因於自我誘導依賴的概念，老年人的行為符合他人對他們的期望，而不是表現出他們真正的能力水平。49 52在許多社會中，對老年人老化的許多負麵刻板印象仍然盛行，例如，認知障礙和“衰老”是衰老的不可避免的後果。因此，這樣的社會印象可能會潛移默化地影響老年人對自己能力的認知，並導致他們將自己的流動性限製在他們能夠達到的水平以下。
認知與LSM的弱關聯也可能是由於CMMSE對教育程度較高的個體具有天花板效應，因此具有非常早期認知障礙的高功能個體仍然可能在正常範圍內表現，即得分≥21分(總分為28分)。53然而，目前還缺乏更精細的認知心理測量方法來解決這個問題。
學習的優勢和局限
這項研究表明，多個可觀察和可測量的變量可以通過因子分析聚合成一個綜合IC評分。鑒於目前還沒有用於IC定量測量的標準化工具/儀器，因此，本研究有助於越來越多的文獻，支持在老年人評估中使用這一結構，也有助於開發能夠實現IC臨床應用的工具/儀器。
此外，我們的研究結果表明，IC是旨在增強LSM和促進老年人健康老齡化的幹預措施的潛在目標。這種幹預措施可能采取一種更加注重功能和積極主動的方法，讓老年人參與並增強他們的權能，以改善他們自己的健康。幹預措施也可能更加個性化，並根據個人需求、優先事項和價值觀量身定製。此外，雖然針對IC的幹預措施和針對諸如建設基礎設施或社會支持等環境因素的幹預措施在加強參與方麵顯然是互補的，但前者的實施成本可能較低。
這項研究也有一定的局限性。鑒於分析是設計的橫斷麵分析，因此無法確定因果推論和方向性。因此，應使用縱向數據進一步檢查這些關聯。最近一項關於縱向衰老分析的研究確定了一組生物標誌物，包括蛋白質、細胞因子和臨床實驗室值，以及身體活動和飲食習慣等主觀指標，這些軌跡可以隨著時間的推移進行監測，以深入了解個人的衰老模式。54因此，未來涉及IC縱向測量的研究可能采用這些措施。第二個限製是研究樣本由相對高功能的老年人組成。此外，有行動限製的個體(不能獨立行走至少4米)被排除在外。因此，本研究中IC及其結構域與LSM的相關性可能被低估。這也限製了我們的結果對其他人群的概括性。最後，使用自我報告工具UAB-LSA來評估LSM可能會由於回憶偏差而導致主觀和不準確的測量，特別是在有認知障礙的老年人中。然而，UAB-LSA儀器已被證明與來自跟蹤設備的客觀數據有良好的相關性。55此外，感覺域測量使用自報告問卷與二元是/否問題，沒有描述損害的嚴重程度。客觀的視力和聽力測量可以更準確地進行評估。
結論
綜上所述，本研究表明IC對LSM有積極作用，具有統計學意義和臨床意義。年齡和性別對IC和LSM的關係無顯著影響。這些發現為旨在提高老年人LSM和促進老年人健康老齡化的醫療保健提供者提供了有價值的信息。
數據可用性聲明
沒有可用的數據。沒有其他數據可用。
倫理語句
患者發表同意書
倫理批準
本研究已獲得SingHealth機構審查委員會2018/2115的批準。參與者在參與研究前均知情同意參與研究。
致謝
我們感謝ipt - s研究團隊在研究管理和數據采集方麵所做的努力。我們感謝研究參與者、長者活動中心和新加坡東北部地區居民委員會的工作人員提供的後勤和人力支持。我們也要感謝杜克-新加坡國立大學醫學院定量醫學中心的樊喬博士對我們統計工作的指導。
參考文獻
補充材料
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補充數據
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腳注
LT和YSN的貢獻相當。
貢獻者JQL, YYD和YSN構思了這項研究，並參與了研究的概念化和設計。JQL負責分析，並負責論文的最終起草。YYD監督了分析，並為論文的起草做出了貢獻。YSN和LT是使用數據的ipt - s研究的主要研究人員。AL參與數據采集和管理。所有作者都審查了工作的準確性和完整性。YSN是作品的擔保人，對整體內容負責。
資金本研究由新加坡衛生部國家醫學研究委員會資助，由SingHealth區域衛生係統、基於人群的、統一的、增強和可持續的學習係統(豆類)衛生中心贈款(NMRC/CG/C027/2017_SHS)資助。它還由授予新加坡總醫院的國家醫學研究委員會中心撥款(cgau16m011)、積極自信老齡化的國家創新挑戰(MOH/NIC/HAIG04/2017)、國家研究基金會明日城市獎(COT-H1-2020-1)和AM-ETHOS Duke-NUS醫科學生獎學金(AM-ETHOS01/FY2020C2/09-A43)資助。這些贈款用於資助研究人員、評估設備和試驗的現場進行，研究人員獨立於資助者。
相互競爭的利益沒有宣布。
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