Gentrification and Chronic Conditions in Older Adults: Service Providers’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Where we live impacts our health, but this is more apt for older adults (aged 55+) aging-in-place in their neighborhoods. Gentrification, i.e. the transformation of neighborhoods from low to high value, can put community-dwelling older adults at risk for residential displacement with limited retirement incomes and financial stressors like increased housing costs and property taxes, residential turnover and changing access to resources. As a place-based stressor, gentrification may exacerbate social vulnerabilities (e.g., lower socioeconomic status and racial/ethnic minority status) related to chronic condition (CC) disparities. But, little gentrification research focuses on these issues. This research examines associations between gentrification and older adults’ CC management related to broader social determinants in Hamilton, Ontario, Canada from health and social service providers’ perspectives. Hamilton, a recovering steel industry city with in-migration from Toronto, is experiencing higher costs of living, income inequality and tension with recent gentrifiers. I conducted key informant interviews with service providers in city government and community-based organizations using thematic analysis. Across providers, food insecurity, social isolation and displacement were the biggest issues associated with gentrification and CC, particularly for older adults with lower incomes and government disability support. Results thus far reveal Hamilton has numerous older adult-focused providers, but older adults often have difficulties accessing services due to a lack of knowledge, not always asking or realizing when they need help and coordinated referral difficulties across providers. To address these challenges, providers consider environmental scans, mapping resources and advertisement in an online community information database from the city’s public library.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».