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Enregistrement W4313566234 · doi:10.51542/ijscia.v3i6.15

Policy Issues Affecting the Health of Older Individuals in the United States

2022· article· en· W4313566234 sur OpenAlexaff
Oyintoun-emi Ozobokeme, Okelue E Okobi, Uduak A. Udo, Maureen G. Boms, Adeyemi Adeosun, Jovita Koko, Chukwuebuka Agu, Ijeoma Christia Izundu, Emmanuel O. Egberuare, Oluwarotimi A. Ogunlami

Notice bibliographique

RevueInternational Journal Of Scientific Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMarkham Stouffville HospitalAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careBusinessInstitutionalisationSocioeconomic statusAffect (linguistics)Economic growthLong-term carePopulationPopulation ageingUnit (ring theory)Public economicsMedicineEnvironmental healthEconomicsNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aging population is growing, in the United States and the rest of the world. Developed nations are now facing challenges with providing for this increasing unit of population. Aged adults account for a significant part of individuals utilizing health care services in these countries. As a result of this growth, long-term policies in the healthcare of the elderly need to be reviewed. This manuscript offers insight into the policies and the several elements that affect the provision of healthcare to the aging populace. Some of the issues addressed include medical care needs versus supply, alternatives to institutionalization, alternative delivery systems, financing long-term care services, the role of informal support systems, housing, and income maintenance. The demand for use of long-term care services is also significantly growing. Socioeconomic status and health behaviors throughout life affect the need for these services. However, financing and access to these services have become a concern for governments, and papers like this offer relevant data which can be used to reform and make informed policies.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,403 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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