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Enregistrement W2562101716 · doi:10.1177/0091415016685327

Financial Care for Older Adults With Dementia

2016· article· en· W2562101716 sur OpenAlexaff
Xi Pan, Yeonjung Lee, Cheryl Dye, Laurie Theriot Roley

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Aging and Human Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaHealth and Retirement StudyLogistic regressionGerontologyFinanceSample (material)Baby boomersPsychologyMedicineBusinessDiseaseEconomicsDemographic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes an examination of the sociodemographic characteristics of adult children, particularly Baby Boomer caregivers, who provide financial care to older parents with dementia. The sample including 1,011adult children dementia caregivers aged 50 to 64 years is selected from a nationally representative sample in the 2010 Health and Retirement Study. Exact logistic regression revealed that race, provision of financial assistance to caregiver children, and the number of their children are significantly associated with financial caregiving of parents. Non-White caregivers are more likely to provide financial care to their parents or parents-in-law with dementia; those who have more children and provide financial assistance to their children are less likely to provide financial care to parents with dementia. The current findings present valuable new information on the sociodemographic characteristics of adult children who provide financial assistance to parents with dementia and inform research, programs, and services on dementia caregiving.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,262
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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