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Enregistrement W7104292123 · doi:10.71781/658

« Utilisation des services de santé chez les personnes âgées : association avec la maladie chronique et l’incapacité »

2015· dissertation· fr· W7104292123 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2015
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic diseasePoison controlElderly people

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diverses publications soulignent l'augmentation de l'espérance de vie et avec elle, le vieillissement mondial de la population. Ce processus se poursuivra à l'avenir, ainsi que son influence sur l’incidence et la prévalence de l'incapacité. Chez les personnes âgées, l’incapacité, les maladies chroniques et leur association constituent un sujet important dans le domaine de la santé publique en raison de l'effet qu'ils ont sur la demande des services de santé. Le but de ce mémoire est d’examiner quelle est la contribution respective des maladies chroniques et de l'incapacité dans l'utilisation des services de santé chez les personnes âgées et de leur interaction. Il s’agit de savoir si l'association entre la maladie chronique et l'utilisation des services de santé est modifiée par l’incapacité prenant en compte les caractéristiques de l'individu et son environnement. Ce travail est basé sur le modèle comportemental proposé par Andersen et Newman et le modèle du processus d’incapacité de Verbrugge et Jette. Pour répondre à l’objectif, nous utilisons les données du projet de recherche “ FRéLE ” (Fragilité, une étude longitudinale de ses expressions), réalisé durant la période 2010 -2013 auprès d’un échantillon de 1643 personnes âgées vivant dans la communauté au Québec. L’incapacité est évaluée à l’aide de deux indicateurs : les AVQ et les AVD. Les maladies chroniques sont mesurées par l’indice fonctionnel de comorbidité (IFC). La dépression est évaluée selon les critères de l’échelle de dépression gériatrique (EDG). L’état cognitif est mesuré par l'évaluation cognitive de Montréal (MoCA). Les facteurs de prédisposition comportent l’âge, le sexe, l’ethnicité et le niveau scolaire. Les facteurs facilitateurs incluent le revenu et le réseau social, ce dernier étant mesure par la présence ou non d’une personne de soutien et son lien avec la personne âgée. Divers modèles de régression sont adoptés pour identifier les facteurs statistiquement significatifs du modèle comportemental d’Andersen et Newman et du modèle du processus d’incapacité de Verbrugge et Jette. Nos résultats ont montré que, si le rôle des prédicteurs de l’utilisation varie en fonction du type de services de santé utilisé, l’utilisation s’accroît principalement avec le nombre de maladies chroniques. En ce qui concerne l’interaction entre la maladie chronique et l’incapacité, nos résultats ont révélé que l’interaction n’est statistiquement significative pour aucun des services analysés. Compte tenu de la diversité et les besoins de la population âgée, caractérisée par une prévalence élevée de maladies chroniques et d'incapacités, l’étude des facteurs impliqués dans l'utilisation des services de santé sera utile pour la mise en œuvre d’une offre de services, plus conforme aux besoins de cette population

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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