Forecasting Lifetime and Aggregate Long-term Care Spending
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The impact population aging exerts on future levels of long-term care (LTC) spending is an urgent topic in which few studies have accounted for disability trends. We forecast individual lifetime and population aggregate annual LTC spending for the Dutch 55+ population to 2030 accounting for changing disability patterns. METHODS: Three levels of (dis)ability were distinguished: none, mild, and severe. Two-part models were used to estimate LTC spending as a function of age, sex, and disability status. A multistate life table model was used to forecast age-specific prevalence of disability and life expectancy (LE) in each disability state. Finally, 2-part model estimates and multistate projections were combined to obtain forecasts of LTC expenditures. RESULTS: LE is expected to increase, whereas life years in severe disability remain constant, resulting in a relative compression of severe disability. Mild disability life years increase, especially for women. Lifetime homecare spending--mainly determined by mild disability--increases, whereas institutional spending remains fairly constant due to stable LE with severe disability. Lifetime LTC expenditures, largely determined by institutional spending, are thus hardly influenced by increasing LE. Aggregate spending for the 55+ population is expected to rise by 56.0% in the period of 2007-2030. CONCLUSIONS: Longevity gains accompanied by a compression of severe disability will not seriously increase lifetime spending. The growth of the elderly cohort, however, will considerably increase aggregate spending. Stimulating a compression of disability is among the main solutions to alleviate the consequences of longevity gains and population aging to growth of LTC spending.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».