Changes in Family Structure and Increasing Care Gaps in the United States, 2015–2050
Notice bibliographique
Résumé
Research on caregiving in the United States has not clearly identified the scope of the gap between care needed and care received and the changes implied by ongoing and anticipated shifts in family structure. This article examines the magnitude of contemporary gaps in care among older adults in the United States and how they are likely to evolve through 2050. We use data from the Health and Retirement Study (1998-2014) to estimate care gaps, operationalized as having difficulties with activities of daily living (ADLs) or instrumental activities of daily living (IADLs) but not receiving care. We also estimate variation in care gaps by family structure. Then, we use data from demographic microsimulation to explore the implications of demographic and family changes for the evolution of care gaps. We establish that care gaps are common, with 13% and 5% of adults aged 50 or older reporting a care gap for ADLs and IADLs, respectively. Next, we find that adults with neither partners nor children have the highest care gap rates. Last, we project that the number of older adults with care gaps will increase by more than 30% between 2015 and 2050-twice the rate of population growth. These results provide a benchmark for understanding the scope of the potential problem and considering how care gaps can be filled.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».