Seniors at Risk: The Association between the Six-Month Use of Publicly Funded Home Support Services and Quality of Life and Use of Health Services for Older People
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ La présente étude évalue les caractéristiques de base et les changements dans l'état de santé et le coût des services de soins de santé utilisés en association avec les services de soutien à domicile subventionnés par l'État. l'analyse comprend 122 personnes de ≥75ans admissibles aux services de soutien à domicile. Au cours d’une période de six mois, un tiers des personnes faisant partie de l'échantillon ont utilisé des services de soutien à domicile pendant ≥1 heure par semaine. Le taux de dépression et de déficience cognitive, le degré réduit de fonctionnement physique et émotionnel, et une capacité d’adaptation moins efficace étaient plus élevés chez ces aînés que chez ceux qui utilisaient moins de services. La déficience cognitive a expliqué 17 pour cent de la variation dans l'utilisation des services de soutien à domicile. Pour la période de six mois, l'utilisation de services de soutien à domicile pendant ≥1 heure par semaine par des aînés ayant des besoins plus importants était associée à un coût plus faible d’utilisation pour les services de soins de santé et à un niveau d’amélioration plus faible de l'état de santé. Ces résultats suggèrent qu’il faut accélérer la recherche visant à déterminer des méthodes plus efficaces pour la prestation des services de soutien à domicile à ces personnes afin d’améliorer leur état de santé à l'aide des ressources disponibles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".