Trends in disability and limitations among US adults aged 18-44 years, 2000-2018
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».