Assistive technologies for ageing populations in six low-income and middle-income countries: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite the benefits derived from the use of assistive technologies (AT), some parts of the world have minimal or no access to AT. In many low-income and middle-income countries (LMIC), only 5-15% of people who require AT have access to them. Rapid demographic changes will exacerbate this situation as populations over 60 years of age, as well as functional limitations among older populations, in LMIC are expected to be higher than in high-income countries in the coming years. Given both these trends, AT are likely to be in high demand and provide many benefits to respond to challenges related to healthy and productive ageing. Multiple databases were searched for English literature. Three groups of keywords were combined: those relating to AT, ageing population and LMIC selected for this study, namely Brazil, Cambodia, Egypt, India, Turkey and Zimbabwe. These countries are expected to see the most rapid growth in the 65 and above population in the coming years. Results indicate that all countries had AT designed for older adults with existing impairment and disability, but had limited AT that are designed to prevent impairment and disability among older adults who do not currently have any disabilities. All countries have ratified the UN Convention on the Rights of Persons with Disabilities. The findings conclude that AT for ageing populations have received some attention in LMIC as attested by the limited literature results. Analysis of review findings indicate the need for a comprehensive, integrated health and social system approach to increase the current availability of AT for ageing populations in LMIC. These would entail, yet not be limited to, work on: (1) promoting initiatives for low-cost AT; (2) awareness raising and capacity building on AT; (3) bridging the gap between AT policy and practice; and (4) fostering targeted research on AT.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle