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Enregistrement W1503142795

Describing Disability among High and Low Income Status Older Adults in Canada

2000· article· en· W1503142795 sur OpenAlexaffabout
Parminder Raina, Micheline Wong, Larry W. Chambers, Margaret Denton, Amiram Gafni

Notice bibliographique

RevueSocial and Economic Dimensions of an Aging Population Research Papers · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGerontologyPopulationRheumatismLow incomePublic healthEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine the prevalence, types, and severity of disabilities, as well as the medical conditions that may have caused disabilities among non-institutionalized older adults by high and low income. Disabled individuals aged 55 years and older were identified from the 1986 and 1991 Health and Activity Limitation Surveys. The overall unweighted sample sizes for each survey were 132, 337 in 1986 and 91, 355 in 1991. Approximately 40% of senior men and women reported having at least one disability, with women just slightly more likely than men to report being disabled. Almost twice as many senior women had low income compared with senior men. Mobility and agility disabilities were the most common types of disabilities reported by older adults. Arthritis/rheumatism was the medical condition most often reported as the primary cause of a disability among women. Men most often reported diseases of the ear and mastoid processes, with differences reported by low and high income respondents. Among 55-64 year olds, low income respondents were generally less likely to be categorized as mildly disabled and more likely to be categorized as severely disabled compared with high income respondents. In an effort to postpone or prevent disabilities in an ever-growing older population, public health initiatives are required to educate older adults about medical conditions and impairments that often lead to disability, particularly among low income seniors.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,601

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations5
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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