Using Statistics Canada LifePaths Microsimulation Model toProject the Disability Status of Canadian Elderly
Notice bibliographique
Résumé
Complex population projections usually use microsimulation models; in Canada, Statistics Canada has developed a global dynamic microsimulation model named LifePaths in the Modgen programming language to be used in policy research. LifePaths provides a platform to build on for our research program, conjointly with Dr Janice Keefe from Mount Saint Vincent University, on projections of the Canadian chronic homecare needs for the elderly up to 2031 and of the human resources required. Beside marital status, family networks and living arrangements, future disability status of the elderly is a key variable, but an intricate one. Since disability status transitions were previously conditioned only on age and sex, we will use here the current disability module of LifePaths with longitudinal data from Canadas National Population Health Survey (NPHS). These new disability status transitions are considering other significant explicative variables like marital status, education etc. We will then present projections of future Canadian elderly by disability status and a comparison with nine European countries for the Future Elderly Living Conditions in Europe (FELICIE) Research Program which has used the same approach. Our previous researches have shown the importance of future disability level for the management of an elderly society. The main output of the present paper would first produce, with new health scenarios, new estimates for Canada of elderly in poor health, for those aged 75 and over. Secondly, it would produce an interesting comparative analysis, useful especially for implementing new policies for the well-being of the Canadian elderly.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».