965 INTEGRATED CARE HOME OWNERSHIP AND FINANCIAL VULNERABILITY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Lack of home ownership is associated higher rates of mental and physical ill-health and death1. According to longitudinal data in Ireland, 92% of persons aged 75 and over own their homes outright with approximately 8% living in rented accommodation2. We sought to compare characteristics of a cohort of patients open to our Integrated Care for Older Persons (ICOP) team with this national Irish dataset. Method A convenience sample of 50 patients reviewed by the ICOP team in a University Teaching Hospital was analysed. Data was anonymised and stored via encrypted key. Analysis was performed using SPSS v.27. Results The average age was 82.5 (±8.1) with 70% women in the sample. There was a lower prevalence of home ownership in this group of patients than the national norm (66% vs 92%) ie 34% were living in rental accommodation, majority Local Authorities. Those living in Local Authority accommodation had lower overall time spent in full time education than those who owned their own home (9.3 ± 3.1 vs 11.5 ± 3.3 p = 0.013), they were more likely to require external assistance with finances (54.5% v 88.2% p = 0.026) and less likely to have a Will (63.6% vs 35.2% p = NS) or EPOA (33.3% vs 23.5% p = 0.053) established. There was no significant difference in age, CFS, MMSE, Waterlow or polypharmacy rates between these groups. Discussion This report highlights a divergence between community dwelling older adults referred to ICOP teams and national standard data. Targeted social work interventions should be operationalised to assist financially vulnerable older adults. 1: Marmot M, Geddes I, Bloomer E, Allen J, Goldblatt P. The health impacts of cold homes and fuel poverty. London: Friends of the Earth. 2011. 2: Orr, J, Scarlett S, Donoghue, O, McGarrigle, C. Housing conditions of Ireland’s older population. Implications for physical and mental health, 2016. Available from https://tilda.tcd.ie/publications/reports/pdf/Report_HousingConditions.pdf
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».