Socioeconomic Differences and Trends in the Place of Death among Elderly People in China
Notice bibliographique
Résumé
China is facing a dramatic aging of its population. Little is known about the factors that influence the place of death and the trends in the place of death for elderly people in China. The purposes of this study were: (1) to examine the impact of the socioeconomic status (SES) on place of death for elderly Chinese residents; and (2) to assess temporal trends in the place of death over the last 15 years. Data were derived from the Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS) (1998-2012). Place-of-death as an outcome was dichotomized into either death at home or death outside the home. Logistic regression analyses were used to examine the impact of SES on place of death. The results showed that, of the 23,098 deaths during the study period, 87.78% occurred at home. The overall trend in home death has increased since 2005. SES was shown to be an important factor affecting place of death. The elderly with higher SES were more likely to die where health resources were concentrated, i.e., in a hospital or other type of institution. Our finding suggests that the trend towards a greater emphasis on death at home may call for the development of more supportive home care programs in China. Our finding also suggests that the socioeconomic differences in the place of death may be related to the availability of or access to health care services.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».