Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background There are no standardized reporting systems or assessments specific to residents of retirement homes in North America. As such, little is known about these older adults as a distinct population. We created a new population-level cohort of residents of retirement homes and examined their health service rates relative to other older adult populations. Methods We conducted a population-based retrospective cohort study in Ontario, Canada in 2018. The postal codes of all licensed retirement homes (n = 757) were classified and linked to individual-level health system administrative data to derive a cohort of residents of retirement homes. A generalized linear model with a gamma distribution and log link function was used to model rates of emergency department visits, hospitalizations, alternate levels of care (ALC) days, primary care visits, and specialist physician visits. Results Residents of retirement homes comprised two percent of the older adult population in Ontario (n = 54,773; 2.3%). After adjustment for relevant characteristics, residents of retirement homes had 10 times the rate of emergency department visits (Relative Rate [RR] 10.02, 95% Confidence Interval [CI] 9.83 to 10.21), 20 times the rate of hospitalizations (RR 20.43, 95% CI 20.08 to 20.78), and 44 times the rate ALC days (RR 43.91, 95% CI 43.28 to 44.54) compared to community-dwelling older adults. Interpretation Residents of retirement homes are a distinct older adult population with high rates of hospital-based care. Our findings contribute to policy debates about the provision of health care in privately operated congregate care settings for older adults.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,007 |
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 ».