The Care Gap in Later Life Across European Countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Do adults without kin experience a care gap where they need help with activities of daily living but get no help from any source? We examine the prevalence of the care gap across Europe, and test whether those without partners or children substitute for their lack of close kin with help from broader networks, or whether they disproportionately experience care gaps. METHODS: Using data from the Survey on Health, Ageing and Retirement in Europe, we estimate the care gap in 28 European countries and Israel, how it varies, and who provides help for respondents with different family structures. RESULTS: The care gap is substantial, with 6.1% of all respondents ages 50 and above reporting a gap. It is highest in Western and Eastern Europe and lowest in Southern Europe and Israel. Respondents without partners or children are significantly more likely to have care gaps than those with close kin. However, respondents without close kin draw more often on more diverse networks of friends and relatives and use nursing home care. DISCUSSION: Our study introduces the concept of the care gap and shows that although it is most common among unpartnered adults without children it is also quite common for those with immediate family. A broader network partially but not completely substitutes for care gaps among those without immediate family. Our results offer new insights into the demand for public care services in countries with diverse welfare states.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».