Unmet health care needs of older people: prevalence and predictors in a French cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unmet health care needs are associated with negative health outcomes, yet there is a paucity of data on this problem among older people. OBJECTIVE: To identify unmet health care needs and associated factors among older people in France. METHODS: This is a cross-sectional population study of people aged 70 years or older in which 2350 respondents were interviewed in 2008-10. During a standardized interview, a nurse examined health problems, functional abilities and use of health care resources. Unmet health care needs were defined as situations in which a participant needed health care and did not receive it. RESULTS: The mean age was 83.2 ± 7.4 years. Almost all participants reporting a chronic disease (98.6%) had consulted a physician in the previous 6 months. Unmet health care needs were found in 23.0% of the sample and mainly consisted of lack of dental care (prevalence of 17.7%), followed by lack of management of visual or hearing impairments (prevalence of 4.4% and 3.1%, respectively). Age was the main factor associated with unmet health care needs [compared with people aged 70-79: odds ratio80-89 years = 2.26 (1.70-3.03), odds ratio90 years and over = 3.85 (2.71-5.45)]. Other associated factors were regular smoking, homebound status, poor socioeconomic conditions, depression, limitations in instrumental activities of daily living and low medical density. CONCLUSION: Unmet health care needs affect almost one-quarter of older people in France. Efforts should be made to improve oral health and develop home care, especially for the oldest-olds.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».