Profils d’autonomie et de dépendance(s) des résidents en établissement médico-social. Approche multidimensionnelle – Enquête Handicap-Santé – volet Institutions (HSI 2009)
Bibliographic record
Abstract
La part des personnes âgées dans la population a fortement augmenté au cours de la deuxième moitié du xx e siècle. Ces transformations de la pyramide des âges en France incitent à étudier les conditions de vie des populations les plus âgées. L’article réinterroge les mesures produites par les indicateurs de dépendance classiquement utilisés. Une analyse multidimensionnelle décrit différents profils de personnes selon leur degré d’autonomie dans la réalisation des activités quotidiennes et les confronte aux indicateurs usuels de mesure de la dépendance (Colvez, Katz, grille AGGIR). Si ces derniers identifient bien les situations de forte dépendance, ils ne permettent pas de repérer les situations de dépendance plus ou moins modérée qui concernent une population très hétérogène en termes d’incapacités. L’article examine ensuite spécifiquement les caractéristiques des personnes relativement autonomes, hébergées en établissement. Le champ d’étude est celui des personnes âgées de 50 ans ou plus dans les établissements pour personnes âgées et pour adultes handicapés, et la source de données est l’enquête Handicap-Santé – volet Institutions, réalisée par la direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES) et l’Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE) en 2009.
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 | 0.005 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".