Health needs of older populations affected by humanitarian crises in low- 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
BACKGROUND: The combination of global demographic changes and a growing number of humanitarian crises in middle-income countries that have a higher life expectancy has led to an increase in the number of older populations affected by humanitarian crises. The aim of this review was to systematically examine evidence on the health needs of older populations in humanitarian crises, including both armed conflicts and natural disasters, in low- and middle-income countries (LMICs). METHODS: A systematic review methodology was used. The search strategy used terms related to older populations and humanitarian crises in LMICs. Five bibliographic databases were used, along with relevant grey literature sources. Descriptive analysis was used, and a quality assessment conducted using the Newcastle-Ottawa Scale and CASP instruments. RESULTS: A total of 36 studies were eligible for review. The majority of the studies were cross-sectional, three were cohort studies, and four used qualitative methodologies. The main health outcomes were mental health, physical health, functioning, and nutrition. Vulnerability factors included older age, female gender, being widowed, increased exposure to traumatic events, prior mental health problems, low income and education, and rural residency. Ten studies addressed the responsiveness of health systems and access to such services. The quality of the included studies was generally low. CONCLUSIONS: There is an urgent need to strengthen the evidence base on the health needs of older populations in humanitarian crises.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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