Vieillir à domicile : disparités territoriales, enjeux et perspectives
Bibliographic record
Abstract
Les politiques publiques de l’autonomie privilégient de plus en plus le maintien à domicile pour les personnes âgées. C’est ce qu’on appelle le virage domiciliaire, par analogie avec le virage ambulatoire entamé par l’hôpital, et par opposition avec l’institutionnalisation qui repose sur l’accueil en établissement. Le scandale Orpéa a renforcé ces derniers mois les interrogations sur le modèle économique et le fonctionnement quotidien des Ehpad, et mis à nouveau en évidence la préférence des individus eux-mêmes pour le maintien à domicile.Mais quelles sont les implications de ce virage domiciliaire alors même que les premières générations du babyboom arrivent aux âges où la perte d’autonomie est plus fréquente ?Cette publication est le résultat d’un projet de recherche de 3 ans mené par le pôle santé- autonomie de l’IPP avec le soutien de la Caisse Nationale de Solidarité pour l’Autonomie (CNSA). Ce projet a analysé trois dimensions du maintien des personnes âgées à domicile, peu explorées jusqu’ici :1/ les trajectoires des personnes âgées en perte d’autonomie2/ l’aide apportée par l’entourage3/ les disparités territorialesLe rapport confirme et détaille, pour chacune des trois dimensions précédemment citées, les conditions à réunir pour réussir le virage domiciliaire1/ Les personnes accueillies en établissement sont très hétérogènes. Parmi elles, les plus jeunes sont plus souvent isolées socialement et fragiles économiquement. Comment vieillir à domicile sans entourage ni ressource pour rémunérer des aides à domicile ? Pour celles dont le degré de perte d’autonomie est élevé, vieillir à domicile plutôt qu’en établissement nécessiterait des aides bien plus importantes et diverses que celles fournies actuellement aux personnes vivant à domicile.2/ L’aide de l’entourage, que l’on appelle “aide informelle” n’est ni évidente, ni gratuite, ni inépuisable. Les projections du nombre de personnes âgées et d’aidants potentiels montrent que cette ressource pourrait venir à manquer dès les années 2030, notamment pour les hommes âgés qui seraient de plus en plus nombreux à n’avoir ni conjoint ni enfant, et principalement du fait de la baisse de la descendance.3/ Les budgets des conseils départementaux, qui financent l’allocation personnalisée d’autonomie (APA), sont inégaux et contraints. Cela contribue à réduire leurs marges de manœuvre dans le financement de l’APA et les conduit à répondre en priorité aux demandes les moins évitables : celles des personnes en établissement, des personnes les plus défavorisées économiquement ou isolées socialement. Il est à craindre que sans progression de leur enveloppe budgétaire, les départements les plus contraints financièrement accentuent ces priorisations, au détriment de la couverture de l’ensemble des besoins.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".