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Enregistrement W2041145755 · doi:10.1353/cja.2007.0003

Rural and Urban Canadians with Dementia: Use of Health Care Services

2006· article· en· W2041145755 sur OpenAlexaffabout
Dorothy Forbes, Debra Morgan, Bonnie Janzen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaGerontologyMedicineRural areaHealth carePopulationPublic healthPsychologyNursingEnvironmental healthDiseasePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research was to examine the characteristics of older Canadians with dementia (compared to those without dementia), their use of health care services, and the impact of place (rural/urban) on use of services. Andersen and Newman's Behavioural Model of Health Services Use (1973) guided the study. A cross-sectional design used data from the Canadian Community Health Survey (CCHS) Cycle 1.1 (N=49,995 older Canadians; those with dementia=313). Results indicated that among Canadian females between the ages of 50 and 64, those with dementia were more likely than those without dementia to live in rural areas. Among females 80 years of age and over, those with dementia had higher levels of education and income than those without dementia. In addition, a higher proportion of white than of visible minority Canadians was afflicted with dementia. The results further suggest that Canadians with dementia primarily required support services and that they were more likely than persons without dementia to report that their health care needs were unmet. It is recommended that publicly funded national home care programs be expanded to ensure that the supportive services needed by this population are available.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations84
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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