Aging in Place:
Notice bibliographique
Résumé
While aging in place is preferred by the vast majority of adults and can bring a host of psychological and physical benefits, older adults require community support in order to age in place safely and with dignity.In this commentary, we review the demographic changes and characteristics of older adults nationally and in Delaware, highlight some of the benefits and challenges to aging in place, and discuss the individual and system-level strategies that are needed to help older adults successfully age in place.Finally, we provide an overview of one creative solution that addresses instrumental and social needs among individuals aging in place with chronic illness. Aging in the United StatesThe United States is facing a "gray tsunami" as the baby boomer generation ages and fertility rates decline.In 2010, there were 40.3 million Americans over 65, a number that is expected to grow to 80 million by 2030. 1 Delaware is not isolated from this trend: it is predicted that the Delaware over-65 population will increase 48.6% between 2020 and 2050, from 183,822 to 273,105. 2 For many older adults, managing a chronic disease will be a central part of the aging experience.Nationwide, 78% of adults over 55 have a chronic condition (e.g., arthritis, asthma, cancer, cardiovascular disease, chronic obstructive pulmonary disease, or diabetes), a rate that swells to 85% in adults over 65. 3 In Delaware, four of the top five leading causes of death are chronic diseases.4 Doi: 10.32481/djph.2022.08.007 24.Petersen, J. (2022).A meta-analytic review of the effects of intergenerational programs for youth and older adults.Educational Gerontology, 1-15.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».