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Enregistrement W4390042640 · doi:10.1093/geroni/igad104.0346

FAMILIES AND DEMENTIA: ESTIMATES AND EXPOSURES

2023· article· en· W4390042640 sur OpenAlexaboutno aff
Esther M. Friedman, Vicki A. Freedman, Sarah Patterson

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPanel Study of Income DynamicsGerontologySocioeconomic statusQuarter (Canadian coin)Ethnic groupHealth and Retirement StudyDemographyPsychologyMedicineGeographyDemographic economicsPopulationDiseaseSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Roughly 10 to 20% of older adults in the U.S. have dementia, which could have implications for their families and household members, who are likely to be called upon to provide care. Yet, it is not clear how many families and households include someone with dementia. This study provides national level estimates of families and households with an older adult with possible dementia using the 2017 Panel Study of Income Dynamics (PSID). Consistent with prior work, we find that 21.5% of older adults 65+ have possible dementia. Moreover, more than a quarter (26.3%) of households with an adult aged 65+ include an older adult with dementia, and 37.0% of extended family networks (with at least one adult aged 65+) have at least one older adult with dementia. Individual-level stratification of dementia by racial-ethnic group and socioeconomic status translates directly to household- and family-level patterns. For instance, households and families with an older adult who is either Black or Hispanic or does not hold a college degree are more likely to include at least one person with possible dementia. These findings have implications for the extent to which American families and households include someone with dementia, which comes with a risk of serving as a caregiver as well as possible implications for health and well-being. Our findings also establish important baseline estimates that can be measured against future estimates, for instance those post COVID-19.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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