A portrait of older adults in naturally occurring retirement communities in Ontario, Canada: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Naturally occurring retirement communities (NORCs) are geographical areas that have naturally become home to a large concentration of older adults. This density means that NORCs have the potential to become a pillar for aging in place strategies, but at present, there is limited data on residents and their health needs. Our objective was to describe and compare the health and healthcare use of older adults living in high-rise NORC buildings to those in all other housing types in the community. METHODS: We conducted a population-based descriptive study of community-dwelling older adults aged ≥65 years by linking a provincial NORC registry in Ontario, Canada with health administrative records. Individuals were classified as NORC residents if their residential postal code on January 1, 2020 matched the NORC registry. Sociodemographic, clinical, and healthcare use characteristics were compared by NORC status using standardized differences (STD) and stratified by rurality, and further by age and sex in urban settings. RESULTS: Overall, 219,995 (7.7%) of 2,869,706 older adults were NORC residents. Compared to community-dwelling older adults, NORC residents were older (mean 77.4 vs 74.6 years; STD 0.34), and more were female (61.8% vs 52.2%; STD 0.19) and had low income (16.0% vs 9.3%; STD 0.11). NORC residents also had more active chronic conditions (mean 1.9 vs 1.5; STD 0.27), medications (mean 3.4 vs 2.8; STD 0.21), home care use (15.3% vs 9.8%; STD 0.17), and primary care visits (mean 9.7 vs 7.6 visits in prior 2 years; STD 0.22). Findings were robust across rurality, age, and sex. CONCLUSIONS: Our findings suggest that NORC residents have greater health needs than other older adults living in the community and underscore NORCs as important targets for equity-focused strategies to support aging in place.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».