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Enregistrement W2164790771 · doi:10.1093/gerona/glq031

Unadjusted Prevalence Rates: Why they Still Matter for Older Adults' Disability Rates

2010· letter· en· W2164790771 sur OpenAlexaff
Esme Fuller‐Thomson, Binbing Yu, Amani Nuru‐Jeter, Jack M. Guralnik, Meredith Minkler

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2010
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyGerontologyMedicinePsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 disproportionate growth in the oldest age category. Their findings also have important ramifications in the projection 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 government 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 “stratification by age, gender and other subgroups of interest leads to an unmanageable number of comparisons.” (3, p. 421).

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)0,151
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,631
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1510,631
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,368 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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