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Record W3278038 · doi:10.71781/1582

Évolution des profils d'état de santé et utilisation des services sociosanitaires chez les personnes âgées

2009· dissertation· fr· W3278038 on OpenAlexfundno aff
Louise Lafortune

Bibliographic record

VenueJournal of the American College of Nutrition · 2009
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsnot available
FundersRéseau québécois de recherche sur le vieillissement
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La thèse a pour objectif d’étudier les rapports entre les besoins typiquement hétérogènes des personnes âgées vivant dans la communauté et l’utilisation conséquente des services médicaux et sociaux. Inspirée du concept de la fragilité, l’approche a d’abord consisté à modéliser l’hétérogénéité des besoins en classant les individus – par l’analyse de classes latentes (ACL) – dans des profils-types, chacun représentant une constellation particulière de problèmes de santé. Appliquée aux données recueillies dans le cadre du projet de démonstration du SIPA (Système de services intégrés pour personnes âgées en perte d’autonomie), l’ACL a révélé 4 profils qui se distinguent sur le plan qualitatif par les dimensions physique et cognitive, et sur le plan quantitatif par la gravité des incapacités que les individus manifestent (Article 1). L’analyse des transitions entre les profils sur 1 an et 22 mois montre des changements différenciés selon les profils et le sexe, et confirme la stabilité de la classification et sa sensibilité aux changements d’état de santé. En outre, les profils sont robustes aux effets de la mortalité et de l’attrition due aux sorties d’étude. Les rapports entre les profils, les variables sociodémographiques et les indicateurs de résultats tel l’hébergement et la mortalité appuient la validité de la classification. Les profils ont ensuite servi à modéliser les besoins dans des modèles économétriques ajustés pour étudier l’utilisation et les coûts par profil d’état de santé pour une gamme de services financés par le système public (Article 2). Ces analyses montrent que les profils permettent d’identifier des configurations distinctes d’utilisation et de coûts pour des sous-groupes représentatifs de la population âgée fragile. La sensibilité des profils aux différences d’accès et aux différences d’intensité d’utilisation révèle les choix de ces groupes cibles par les autorités locales dans la prestation des services institutionnels et des services de proximité. Enfin, une analyse fine de ces relations a été menée pour la couteuse période précédant le décès dans le but d’établir si l’intensification des coûts en fin de vie concerne les personnes âgées de manière homogène quelque soit la gravité de leur état de santé (Article 3). Les analyses comparatives des survivants et des décédés montrent une tendance inverse dans les coûts des services selon l’état de santé. Les personnes qui survivent dans des états de santé compromis coûtent significativement plus que leurs homologues relativement sains. En revanche, c’est chez les individus relativement sains, indépendamment de l’âge, qu’on retrouve les coûts de fin de vie les plus élevés – liés principalement aux hospitalisations de courte durée. Combiné aux résultats qui montrent que les coûts sont significativement moindres chez les sujets de plus de 85 ans, ce travail confirme l’hypothèse d’une compression des coûts attribuables à la morbidité chez les décédés les plus âgés. L’originalité de cette thèse tient au fait que très peu de travaux ont tenté de modéliser l’hétérogénéité de l’état de santé dans le but d’étudier ses conséquences sur l’accès, l’intensité et les coûts des services sociaux et médicaux pour notre population de référence. En outre, alors que la pertinence des soins de fin de vie et le maintien à domicile sont au cœur des préoccupations, ce travail est le premier à décrire les rapports entre l’état de santé et les coûts en fin de vie pour les personnes âgées fragiles vivant dans la communauté.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.057

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.361
Teacher spread0.332 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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