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Enregistrement W4401557843 · doi:10.1093/aje/kwae262

Trends in disability and limitations among US adults aged 18-44 years, 2000-2018

2024· article· en· W4401557843 sur OpenAlexaffabout
Anna Zajacova, Rachel Margolis

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyMedicineNational Health Interview SurveyQuarter (Canadian coin)Health and Retirement StudyPoisson regressionPopulationDemographyHealth careEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding disability trends is critical for health care and social policy. Although trends in disability and limitations have been studied extensively among older and middle-aged adults, little is known about trends in younger Americans, despite their importance for current and future population health. We present the first comprehensive evidence on disability trends among US adults age 18-44. We analyze 20 measures of disability and limitations collected in the nationally representative National Health Interview Survey 2000-2018 (n = 261 505). Robust Poisson models estimate age- and sex-adjusted trends and their covariates. Over one-quarter (27.4%) reported at least 1 disability or limitation; the age-adjusted prevalence increased by 5% from 2000 to 2018. However, trends for specific disabilities and limitations varied tremendously. Activities of daily living and instrumental activities of daily living limitations, cognitive, and social disabilities increased steeply (by 65%-89% over the study period). Mobility limitations were generally unchanged or increased modestly. Hearing and "other" limitations decreased significantly (25%-48% decrease). The trends are only partly explained by education, health behaviors, chronic conditions, and other covariates. Disability trends research must not be limited to older adults. Researchers and policy makers interested in health care policy, planning, and caregiving should pay attention to disability trends among young adults in the United States.

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)0,004
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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