The Joint Impact of Age at Death and Dementia on Long-Term Care Use in the Last Years of Life: Changes From 1996 to 2013 in Finland
Notice bibliographique
Résumé
Welfare states increasingly rely on aging in place policies and have cut back on institutional long-term care (LTC) provision. Simultaneously, the major determinants of LTC use, that is, dementia and living to very old age, are increasing. We investigated how increasing longevity and concomitant dementia were associated with changes in round-the-clock LTC use in the last 5 years of life between 1996 and 2013. Retrospective data drawn from national registers included all those who died aged 70+ in 2007 and 2013, plus a 40% random sample from 2001 ( N = 86,554). A generalized estimating equations (GEE) were used to estimate the association of dementia and age with LTC use during three study periods 1996-2001, 2002-2007, and 2008-2013. Between the study periods, the total number of days spent in LTC increased by around 2 months. Higher ages at death and the increased number of persons with dementia contributed to this increase. The group of the most frequent LTC users, that is, people aged 90+ with or without dementia, grew the most in size, yet their LTC use decreased. The implications of very old age and concomitant dementia for care needs must be acknowledged to guarantee an adequate quantity and quality of care.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».