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Enregistrement W4328115606 · doi:10.1093/geroni/igad028

Trends in Gender and Racial/Ethnic Disparities in Physical Disability and Social Support Among U.S. Older Adults With Cognitive Impairment Living Alone, 2000–2018

2023· article· en· W4328115606 sur OpenAlexaff
Shanquan Chen, Huanyu Zhang, Benjamin R. Underwood, Dan Wang, Xi Chen, Rudolf N. Cardinal

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensCentre for Disability Prevention and RehabilitationOntario Tech University
Organismes subventionnairesNIHR Cambridge Biomedical Research CentreDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchRaymond and Beverly Sackler Institute for Biological, Physical and Engineering Sciences, Yale UniversityAlzheimer's SocietyYale UniversityNational Institute on AgingWorld Bank GroupMedical Research CouncilAlzheimer's Association
Mots-clésActivities of daily livingConfidence intervalPoisson regressionGerontologySocial supportEthnic groupOdds ratioMedicineLogistic regressionDemographyCognitive impairmentHealth and Retirement StudyCognitionPsychologyPhysical therapyPsychiatryPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: Informal care is the primary source of support for older adults with cognitive impairment, yet is less available to those who live alone. We examined trends in the prevalence of physical disability and social support among older adults with cognitive impairment living alone in the United States. Research Design and Methods: We analyzed 10 waves of data from the U.S. Health and Retirement Survey spanning 2000-2018. Eligible people were those aged ≥65, having cognitive impairment, and living alone. Physical disability and social support were measured via basic and instrumental activities of daily living (BADLs, IADLs). We estimated linear temporal trends for binary/integer outcomes via logistic/Poisson regression, respectively. Results: A total of 20 070 participants were included. Among those reporting BADL/IADL disability, the proportion unsupported for BADLs decreased significantly over time (odds ratio [OR] 0.98, 95% confidence interval [CI] 0.97-0.99), and the proportion unsupported for IADLs increased (OR = 1.02, CI 1.01-1.04). Among those receiving IADL support, the number of unmet IADL support needs increased significantly over time (relative risk [RR] 1.04, CI 1.03-1.05). No gender disparities were found for these trends. Over time, Black respondents had a relatively increasing trend of being BADL-unsupported (OR = 1.03, CI 1.0-1.05) and Hispanic and Black respondents had a relatively increasing trend in the number of unmet BADL needs (RR = 1.02, CI 1.00-1.03; RR = 1.01, CI 1.00-1.02, respectively), compared to the corresponding trends in White respondents. Discussion and Implications: Among lone-dwelling U.S. older adults with cognitive impairment, fewer people received IADL support over time, and the extent of unmet IADL support needs increased. Racial/ethnic disparities were seen both in the prevalence of reported BADL/IADL disability and unmet BADL/IADL support needs; some but not all were compatible with a reduction in disparity over time. This evidence could prompt interventions to reduce disparities and unmet support needs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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