Clusters of home- and community- based service use and association with quality of life in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Measuring the quality of home- and community-based services (HCBS) is challenging because people use a diverse array of services. To fill this gap we evaluated whether distinct clusters of older adults exist based on their patterns of HCBS use, and whether consumer-reported quality of life (QoL) varies between these clusters, with or without dementia. We included 775 Medicaid HCBS consumers in Minnesota who also participated in the 2017-2018 National Core Indicators-Aging & Disability Adult ConsumerSurvey (NCI-AD). We linked NCI-AD respondents with their Medicaid claims. A validated QoL score was constructed using factor analysis from items in the NCI-AD. The QoL score includes items reflecting care experiences, security, and autonomy. Principal component analysis identified clusters of consumers with similar patterns of HCBS use (home healthcare, non-medical transportation, personal care assistance, adult day care, durable medical equipment, and homemaker services). We evaluated differences in mean QoL scores between clusters and within each cluster among consumers with and without dementia, using linear regression. Four clusters were identified based on patterns in service type. The clusters varied in composition based on race/ethnicity, proportion with dementia, and functional dependence. In regression analyses, mean QoL scores were similar between clusters. Within each cluster, mean QoL scores were also similar between those with and without dementia. These findings indicate that despite significant heterogeneity in patterns of HCBS use, QoL scores can be used reliably as a standard quality indicator for all HCBS consumers, regardless of dementia diagnosis, to inform HCBS quality assurance efforts.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».