Past Disparities in Advance Care Planning Across Sociodemographic Characteristics and Cognition Levels in the United States
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to examine past advance care planning (ACP) in U.S. older adults across different sociodemographic characteristics and cognition levels. We established the baseline trends from 10 years ago to assess if trends in 2024 have improved upon future data availability. We considered two legal documents in the Health and Retirement Study 2014 survey as measures for ACP: a living will and durable power of attorney for healthcare (DPOAH). Logistic regression models were fitted with outcome variables (living will, DPOAH, and both) stratified by cognition levels (dementia/impaired cognition versus normal cognition). Predictor variables included age, gender, ethnicity, race, education, marital status, rurality, everyday discrimination, social support, and loneliness. Age, ethnicity, race, education, and rurality were significant predictors of ACP (having a living will, DPOAH, and both the living will and DPOAH) across cognition levels. Participants who were younger, Hispanic, Black, had lower levels of education, or resided in rural areas were less likely to complete ACP. Examining ACP and its linkages to specific social determinants is essential to understanding disparities and educational strategies needed to facilitate ACP uptake among different population groups. Accordingly, this study aimed to examine past ACP disparities in relation to specific social determinants of health and different cognition levels. Future studies are required to evaluate whether existing disparities have improved over the last 10 years when 2024 data is released. Addressing ACP disparities among diverse populations, including racial and ethnic minorities with reduced cognition levels, is crucial for enhancing health equity and access to care.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».