Understanding the Wellbeing of the Oldest-Old in China: A Study of Socio-Economic and Geographical Variations Based on CLHLS Data
Notice bibliographique
Résumé
Empirical studies of the socio-economic determinants of the wellbeing of the oldest-old in China including the role of geography and spatial factors are rare. This paper applies binary logistic regression analysis to data on the oldest-old aged 80 years old and higher from the 2011 Chinese Longitudinal Healthy Longevity Study (CLHLS). Socioeconomic determinants of the self-reported quality of life (QoL) and self-reported health (SRH) of the oldest-old population are explored, with special attention paid to the role of residence and region. The results indicate that, after controlling for individual demographic and health behavior variables, both economic status and social welfare have a significant effect on self-reported QoL and SRH. There are also significant differences in self-reported QoL among cities, towns and rural areas, with the oldest-old respondents living in Central rural, Western town and Western rural areas being significantly less likely to report good QoL, compared to the oldest-old living in Eastern cities. Significant differences in SRH exist among Eastern China, Western China and Northeastern China, with the oldest-old from Western towns being significantly less likely to report good health, and the oldest-old from Northeastern cities being significantly more likely to report good health than those from Eastern cities. The results of this study indicate that socioeconomic factors that explain self-reported QoL and SRH of the older population are in general factors that explain the self-reported QoL and SRH of the oldest-old cohorts. The interaction effect of residence and region matters more than each of the individual factors, in providing us with more detailed information on the role of geography in explaining QoL and health of the oldest-old. At a time when the oldest-old cohorts in China are at the beginning of their projected growth, these findings are vital for providing policy makers with more information on the urgency of making more geographically targeted policy to improve more effectively the self-reported QoL and SRH of the oldest-old population.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».