Ethnic disparities in care needs among individuals with cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundAs more individuals with cognitive impairment and dementia (CID) remain at home, greater needs arise, necessitating additional support.ObjectiveTo examine ethnic differences in the needs of individuals with CID among Mexican American (MA) and non-Hispanic White (NHW) participants.MethodsAdults 65 + with possible cognitive impairment (Montreal Cognitive Assessment score < 26), and their caregivers living in Nueces County, Texas, were included. We used the Camberwell Assessment of Need for the Elderly (CANE) tool to study the needs (accommodations, self-care, continence, physical health, emotional well-being, social relationships, and availability of support networks) and their domains of individuals with CID including environmental, physical, psychological and social needs. Using negative binomial and Poisson regressions, ethnic differences were examined within each domain.ResultsA total of 473 participants were included. NHW participants (N = 150) were slightly older (75.5 versus 72.7 years) and had higher rates of MCI and dementia (55% versus 47%) compared to MA participants (N = 323). All participants reported high levels of needs (met or unmet). Furthermore, although NHW participants reported having fewer social needs (met or unmet) compared to MA participants (Incident Rate Ratio [IRR]=-0.79; 97.5%CI:0.63-0.98), NHW participants had a greater level of unmet needs when it came to social needs compared to MA participants (IRR = 1.85; 97.5%CI:1.33-2.57).ConclusionsFindings indicate high levels of needs among individuals with CID. There also exist ethnic differences, with NHW participants having greater unmet needs in social areas. Enhancing access to resources and support systems is essential for equitable support for individuals with CID across various ethnic backgrounds.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».