Changes Over Time in Long-Term Care Use, ADL and IADL Among the Oldest-Old Participants of the Aging in Manitoba Longitudinal Study
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Vers 2031, les personnes les plus âgées (85 ans et plus) pourraient composer 4 pourcent de la population totale du Canada. Ce document relève les changements constates dans le domaine de l'utilisation des soins de longue durée, des activités de la vie quotidienne (AVQ) et des activités instrumentales de la vie quotidienne (ATVQ) chez les participants les plus âgés du Aging in Manitoba Longitudinal Study, d'après trois éléments répartis sur 13 ans. Parmi les participants, 38,4 pour cent n'avaient pas eu recours aux soins de longue durée pendant la période examinée; entre 75 et 88 pour cent des participants pouvaient continuer à manger, à se déplacer dans leur maison et à se mettre au lit et à en sortir sans aide. En ce qui a trait aux activités instrumentales de la vie quotidienne, la proportion des gens qui n'avait pas besoin d'aide allait de 3 pour cent (réparations dans la maison) à 58 pour cent (se préparer une tasse de thé ou de café). Les résultats de ces analyses signalent l'hétérogénéité des aptitudes fonctionnelles des personnes très âgées et viennent enrichir la documentation portant sur cette tranche de la population.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".