Inequities in home care use among older Canadian adults: Are they corrected by public funding?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although care use should parallel needs, enabling and predisposing circumstances including the socio-demographic inequities of socioeconomic status (SES), gender, or isolation often intervene to diminish care. We examine whether availability of state-funded medical and support services at home can rebalance these individual and social inequities, and do this by identifying if and how intersecting social identities predict homecare use among older Canadian adults. METHODS: Using the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) of 30,097 community-dwelling adults aged 45 to 85, we performed recursive partitioning regression tree analysis using Chi-Squared automatic interaction detection (CHAID). Combinations of individual and social characteristics including sociodemographic, family-related, physical and psychological measures and contextual indicators of material and social deprivation were explored as possible predictors of formal and informal care use. RESULTS: Diminished function i.e. increased need, indicated by Activities of Daily Living, was most strongly aligned with formal care use while age, living arrangement, having no partner, depression, self-rated health and chronic medical conditions playing a lesser role in the pathway to use. Notably, sex/gender, were not determinants. Characteristics aligned with informal care were first-need, then country of birth and years since immigration. Both 'trees' showed high validity with low risk of misclassification (4.6% and 10.8% for formal and informal care, respectively). CONCLUSIONS: Although often considered marginalised, women, immigrants, or those of lower SES utilised formal care equitably. Formal care was also differentially available to those without the financial or human resources to receive informal care. Need, primarily medical but also arising from living arrangement, rather than SES or gender predicted formal care, indicating that universal government-funded services may rebalance social and individual inequities in formal care use.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».