Statut économique et participation sociale : effets sur la qualité de vie des personnes âgées fragilisées
Notice bibliographique
Résumé
Les personnes âgées souffrant de limitations fonctionnelles, dont l’état de santé et la qualité de vie (QdV) sont souvent très faibles, constituent un groupe vulnérable. En Italie comme en Grèce, ce sont les soins informels et le personnel soignant employé à titre privé qui leur permettent le plus souvent de bénéficier d’un soutien et d’une prise en charge continue, plus que les services d’aide publics. Cette situation peut entraîner une dégradation de la QdV si les personnes âgées ne disposent pas de ressources sociales et économiques propres leur permettant de faire face à leurs limitations, particulièrement dans un contexte fortement influencé par les effets de la crise économique. Quel rôle joue le statut socioéconomique (SSE) et la participation sociale en tant qu’indicateurs de la QdV des personnes âgées ayant des limitations fonctionnelles, après cette période de la grande récession ? Pour répondre à cette question, nous avons utilisé des données Share ( Survey of health ageing & retirement in Europe ) de la vague 6 sur les adultes de 50 ans et plus afin de réaliser une analyse descriptive transversale et appliquer un modèle de régression linéaire hiérarchique à l’Italie et à la Grèce, avec des blocs d’indicateurs dans les domaines démographique, socioéconomique, de la santé, de l’accès aux soins et de la participation sociale. Même si un bon état de santé demeure l’indicateur le plus important, on constate pour les deux pays que les niveaux plus élevés de SSE et de participation sociale sont fortement corrélés à une meilleure QdV. Nos résultats suggèrent que les personnes âgées les plus socialement défavorisées ont plus de risque de subir des inégalités sociales, entraînant des répercussions sur leur QdV et leur inclusion sociale.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».