Unadjusted Prevalence Rates: Why they Still Matter for Older Adults' Disability Rates
Notice bibliographique
Résumé
We thank Martin and colleagues for their thoughtful and important comments. We very much appreciate their supplementary age-standardized analysis of the public use American Community Survey (ACS) data. Their findings give support to our suggestion (1) that the rise in prevalence of activities of daily living (ADL) disabilities between 2000 and 2005 among those aged 65 and older was largely driven by the disproportion ate growth in the oldest age category. Their findings also have important ramifications in the pro jection of the burden of disabilities in the American population aged 65 and older. Projections suggest that the percentage of senior citizens who are older than age 85 will increase from 12.2% in the year 2000 to 24.1% in the year 2050 (2). We deliberately chose to report the crude (unadjusted) trend in prevalence for those aged 65 and older rather than age-adjusted figures for two reasons. Most importantly, the govern ment is currently mandated to provide assistance in many programs (eg, Medicare) to those aged 65 and older. Therefore, it is the unadjusted prevalence rate of disability that is a measure of the burden of care and is of immediate salience to policy makers. Secondly, our report is in keeping with a National Institute of Aging funded technical working group that chose to compare unadjusted estimates of disability across five national data sets (3). This group justified its decision to use crude rates because “conclusions about standardized rates are sensitive to the choice of age distribution” and “stratifica tion by age, gender and other subgroups of interest leads to an unmanageable number of comparisons.” (3, p. 421). Martin and colleagues also raised the concern that the change in interview mode between 2000 and 2005 made our estimates of trends in disability unreliable. We did a sensitivity analysis of the relative change and find it unlikely that the change in mode would substantially alter our results. Unfortunately, we did not have access to information on interview mode for the population aged 65 and older. How
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».