Les coûts des soins de santé chez les aînés avec incapacités au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse aux déterminants individuels associés à la variation des coûts publics des soins de santé, chez les Québécois de 65 ans et plus vivant en ménage privé et avec incapacités. À l’aide de modèles de régression, la variation des coûts pour la consultation de professionnels de la santé (CCPS) et pour la consommation de produits pharmaceutiques (CCPP) a été analysée en fonction du nombre d’incapacités ainsi que de la nature de celles-ci. Les informations sur l’état de santé et la situation sociodémographique proviennent de l’Enquête québécoise sur les limitations d’activités (EQLA) de 1998 et celles sur les coûts proviennent du Fichier d’inscription des personnes assurées (FIPA) de la Régie de l’assurance maladie du Québec (RAMQ) pour la même année. On remarque que les deux types de coûts augmentent en fonction du nombre d’incapacités. D’autre part, des coûts plus élevés ont été observés chez les personnes présentant une incapacité liée à l’agilité (CCPS), à la mobilité (CCPP) et à la cognition (CCPS et CCPP). Ces observations soulignent l’intérêt de considérer la nature du problème de santé lorsque l’on étudie les déterminants individuels des coûts des soins de santé.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".