An integrative review of the factors related to building age‐friendly rural communities
Notice bibliographique
Résumé
AIM AND OBJECTIVES: To identify the theories and concepts related to building age-friendly rural communities. BACKGROUND: Global population is rapidly ageing. Creating environments that support active ageing was a catalyst for the World Health Organization to develop Global Age-Friendly Cities guidelines. Although the age-friendly movement has captured the attention of some countries, little is known about the participation of older people in rural settings. METHOD: An integrative review approach was employed to summarise the research literature on this topic. Using a systematic search strategy, databases including Discover (EBSCO's electronic database system), Web of Science, Scopus, PubMed, CINAHL, PsycINFO, Medline and Google Scholar were searched. Primary, peer-reviewed studies were included if published during 2007-2014 in the English language. RESULTS: Nine studies were eligible for inclusion. The studies were set predominantly in Canada, with the exception of one from Ireland. The findings were summarised and clustered into main topics which included: theoretical perspectives; geographic and demographic characteristics; collaboration and partnerships; sustainability and capacity; and finally, future research agendas. CONCLUSIONS: Rural communities are changing rapidly and are becoming increasingly diverse environments. Community characteristics can help or hinder age-friendliness. Importantly, the fundamental starting point for age-friendly initiatives is establishing older peoples' perceptions of their own communities. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: It is important for nurses, working in primary health care settings, to understand the needs of older people in the communities in which they practice. This includes the community characteristics that can be enablers and barriers to older people being able to remain and age within their own communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».