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Enregistrement W4224081161 · doi:10.1177/00914150221092129

Functional Disability Among Middle-Aged and Older Adults in China: The Intersecting Roles of Ethnicity, Social Class, and Urban/Rural Residency

2022· article· en· W4224081161 sur OpenAlexaff
Shen Lin

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Aging and Human Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupChinaOddsMultinomial logistic regressionGerontologyDemographyLogistic regressionSocioeconomic statusActivities of daily livingMedicinePovertyRural areaOdds ratioSocial classGeographyEnvironmental healthSociologyPolitical sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores how ethnicity, family income, and education level differentiate patterns of functional limitations among urban and rural Chinese (aged 45 ≥ years). Based on the 2018 China Family Panel Studies (CFPS) (n = 16,589), this nationwide study employed binary/multinomial logistic regression analyses, stratified by urban/rural residency, to estimate the likelihood of instrumental activities of daily living (IADLs) disability (0/1-2/≥3 limitations) by social determinants of health (SDoH). The estimated overall prevalence of IADLs disability was 14.3%. The multivariable analyses did not find significant ethnic disparity in IADLs disability in urban China, while in rural China, ethnic minorities were 44% more likely to have IADLs disability than Han Chinese. Among rural residents, Mongolians, Tibetans, and Yi minority more than tripled the odds of having ≥3 limitations than Han Chinese; and the intersections of ethnicity and social class were associated with functional limitations. Long-term care and anti-poverty programs should target minority aging populations in rural China.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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