Mapping the Landscape of Those Left Behind When a Person With Dementia Dies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People with dementia can have many family and friends who might be affected by their deaths. Pursuing the long-term aim of understanding how dementia deaths affect close family and friends, this project lays groundwork through estimates of who those close family and friends are, with special attention to race and ethnicity. METHOD: Regression models estimated associations between dementia, race/ethnicity, and close family and friend network size, controlling for age, sex, education, marital status, and household wealth for 1386 deceased people with dementia from the Health and Retirement Study (2004 to 2018). RESULTS: Persons with dementia had an average of 9.4 close family and friends at death. But patterns of close family and friends were different among non-Latino Black (10.8), Latino (9.9), and non-Latino White (9.2) people with dementia at death. Notably, non-Latino White persons with dementia had the fewest close family (3.7), followed by non-Latino Black (5.1), and Latino (7.7) persons with dementia. DISCUSSION: Knowing who might be affected by dementia deaths is the first step to explore how dementia-related deaths impact close family and friends. Future work can now sample bereaved family and friends of people with dementia to explore their experiences and develop culturally appropriate supports.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».