Paying for home care: a cross-sectional study of participants of the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Home care supports older adults living in the community by providing medical, rehabilitative, and personal care at home. Across Canada there is wide variability in public funding models for home care, which may also be paid for privately. Our objective was to compare individual characteristics across different home care payment groups and examine associations between sociodemographic factors, health status, and private payment for care. METHODS: We included formal home care users from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) between 2015 and 2021 and classified them into three groups based on how much of their home care was paid for out-of-pocket: none, part, or all. We used descriptive statistics to compare the individual and home care characteristics of the three groups. We used unadjusted and adjusted multinomial logistic regression models to examine associations with the home care payment groups. RESULTS: Of 44,817 participants in the CLSA, 3,580 were formal home care users. Using weighted proportions, 6.8% of the CLSA were home care users, and of these 46.2% reported paying nothing out-of-pocket, 12.7% paid partially, and 41.0% paid all costs. Individuals who paid all costs reported the best health, whereas those who paid partially reported the worst. Meal preparation/homemaking and housework/maintenance services were more commonly paid for privately, while medical care was more likely to be publicly funded. Higher-income individuals were more likely to pay entirely out-of-pocket and large provincial variations were noted across payment groups. CONCLUSIONS: Private home care is common in Canada, particularly for non-medical services. Income-related disparities may limit access for those unable to pay, contributing to inequities in aging. Policies ensuring equitable access to essential services will be critical as demand for home care grows.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».