Élaboration de modèles d’apprentissage automatique pour caractériser le statut de confinement à domicile chez les personnes âgées au Canada

Le statut de confinement à domicile caractérise les personnes qui ne quittent rarement ou jamais la maison, ou qui ne peuvent quitter la maison qu’avec de l’aide. Les personnes âgées confinées à domicile sont de grandes utilisatrices des services de santé et sont généralement fragiles, sédentaires et isolés socialement, ce qui a des effets néfastes importants sur leur santé physique et mentale. La plupart des études antérieures sur les personnes âgées confinées à domicile ont utilisé de petits ensembles de données transversales ou longitudinales pour examiner les corrélats du statut de confinement à domicile. Nous émettons l’hypothèse que le développement du statut de confinement à domicile chez les personnes âgées est un processus complexe et qu’une simple combinaison d’indicateurs de santé choisis manuellement pourrait ne pas suffire à établir des classificateurs d’apprentissage automatique précis pour le détecter. Dans ce projet, nous proposons d’utiliser les données de départ de la cohorte globale de l’ensemble de données de l’ÉLCV pour développer et valider une définition du confinement à domicile, puis de l’utiliser pour 1) déterminer la prévalence des personnes âgées confinées à domicile au moment de l’entrevue de départ, et 2) déterminer l’incidence du confinement à domicile chez les personnes âgées lors du premier suivi après trois ans.