Using Statistics Canada LifePaths Microsimulation Model to Project the Health Status of Canadian Elderly
Notice bibliographique
Résumé
Complex population projections usually use microsimulation models; in Canada, Statistics Canada has developed a global dynamic microsimulation model named LifePaths in the Modgen programming language to be used in policy research. LifePaths provides a platform to build on for our research program, conjointly with Dr Janice Keefe from Mount Saint Vincent University, on projections of the Canadian chronic homecare needs for the elderly up to 2031 and of the human resources required. Beside marital status, family networks and living arrangements, future health status of the elderly is a key variable, but an intricate one. Since health status transitions were previously conditioned only on age and sex, we will use here the current disability module of LifePaths with longitudinal data from Canada’s National Population Health Survey (NPHS). These new health status transitions are considering other significant explicative variables like marital status, education etc. We will then present projections of future Canadian elderly by health status and a comparison with nine European countries for the Future Elderly Living Conditions in Europe (FELICIE) Research Program which has used the same approach. Our previous researches have shown the importance of future disability level for the management of an elderly society. The main output of the present paper would first produce, with new health scenarios, new estimates for Canada of elderly in poor health, for those aged 75 and over. Secondly, it would produce an interesting comparative analysis, useful especially for implementing new policies for the well-being of the Canadian elderly.
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».