Temporal Trends (from 2008 to 2017) in Functional Limitations and Limitations in Activities of Daily Living: Findings from a Nationally Representative Sample of 5.4 Million Older Americans
Notice bibliographique
Résumé
This study's objectives are as follows: (1) to identify the temporal trends in the prevalence and the odds of activities of daily living (ADL) limitations and functional limitations (FLs) among Americans aged 65 and older; (2) to explore if these trends vary by gender and age cohort; (3) to determine if generational differences in educational attainment play a role in the observed temporal trends. A secondary analysis of the American Community Survey (ACS) was conducted for ten consecutive waves of the annual cross-sectional survey (2008-2017). The respondents were community-dwelling and institutionalized adults aged 65 and older (n = 5.4 million). The question on ADLs was "Does this person have difficulty dressing or bathing?". The question on FLs was "Does this person have serious difficulty walking or climbing stairs?". There was a substantial decline over the decade in the prevalence of ADL limitations, from 12.1% to 9.6%, and FLs, from 27.3% to 23.5%. If the 2017 prevalence rates had remained at the same level as the 2008 prevalence rates, there would have been an additional 1.27 million older Americans with ADL limitations and 1.89 million with FLs. Adjusting for educational attainment substantially attenuated the odds of the decline for both ADL limitations and FLs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».