Older adult migration patterns are shaped by distinct sets of factors for intrastate versus interstate and younger (65–74) versus aged (75+) older migrants. Moving decisions relate to individual factors and the destination's characteristics, including the climate, amenity, and cost of living. Previous studies have rarely integrated destination characteristics such as long-term care (LTC) facilities, affordable housing, or geriatricians. This study addresses this gap by examining older adult migration by age group and migration type. We proposed a variable structure describing six living environment categories of destination counties and further investigated the relationship between migrants and destination characteristics. We identified geographical patterns of migration and used linear regression and decision tree models to analyze migrants' destination variables. Results indicated four subgroups of older migrants have different high-high clusters in or near the Atlanta region and low-low clusters in South Georgia. Linear regression models quantified the relationship and indicated variables such as LTC facility bed and affordable housing availability should be considered in older adult migration analysis. Decision tree models revealed that different variables are associated with certain county groups, such as core Atlanta and rural counties. Our findings highlighted the variety of variables shaping the migration of older adult subgroups.

对于州内与州际以及年轻（65-74 岁）与年长（75 岁以上）的老年移民而言，老年移民模式受不同因素影响。搬家决定与个人因素和目的地的特征有关，包括气候、舒适度和生活成本。以前的研究很少整合目的地特征，例如长期护理 (LTC) 设施、经济适用房或老年病学家。本研究通过按年龄组和迁移类型检查老年人迁移来解决这一差距。我们提出了一个描述目的地县的六种生活环境类别的变量结构，并进一步研究了移民与目的地特征之间的关系。我们确定了移民的地理模式，并使用线性回归和决策树模型来分析移民的目的地变量。结果表明，四个年龄较大的移民亚群在亚特兰大地区或附近有不同的高高集群和南乔治亚州的低低集群。线性回归模型量化了这种关系，并在老年人迁移分析中考虑了指示变量，例如 LTC 设施床位和经济适用房的可用性。决策树模型显示，不同的变量与某些县组相关，例如亚特兰大核心县和农村县。我们的研究结果强调了影响老年人亚群迁移的各种变量。结果表明，四个年龄较大的移民亚群在亚特兰大地区或附近有不同的高高集群和南乔治亚州的低低集群。线性回归模型量化了这种关系，并在老年人迁移分析中考虑了诸如 LTC 设施床位和经济适用房可用性等指示变量。决策树模型显示，不同的变量与某些县组相关，例如亚特兰大核心县和农村县。我们的研究结果强调了影响老年人亚群迁移的各种变量。结果表明，四个年龄较大的移民亚群在亚特兰大地区或附近有不同的高高集群和南乔治亚州的低低集群。线性回归模型量化了这种关系，并在老年人迁移分析中考虑了诸如 LTC 设施床位和经济适用房可用性等指示变量。决策树模型显示，不同的变量与某些县组相关，例如亚特兰大核心县和农村县。我们的研究结果强调了影响老年人亚群迁移的各种变量。决策树模型显示，不同的变量与某些县组相关，例如亚特兰大核心县和农村县。我们的研究结果强调了影响老年人亚群迁移的各种变量。决策树模型显示，不同的变量与某些县组相关，例如亚特兰大核心县和农村县。我们的研究结果强调了影响老年人亚群迁移的各种变量。