A systematic review of physical and psychological health and wellbeing of older women in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sub-Saharan Africa (SSA) has the fastest growing proportion of older adults in the world, the majority of whom are women. Global health agendas, however, continue to deprioritise older women's health issues, including the incidence of and mortality from non-communicable disease (NCDs). This is the first systematic review to address the health, wellbeing and healthcare utilization of older SSA women. METHODS: Studies with primary analysis of health, wellbeing and/or healthcare utilization outcomes for women over the age of 50 from SSA countries were included. Databases searched include EMBASE, Scopus and Psycinfo. FINDINGS: About 26 studies from six SSA countries met inclusion criteria. Studies regarding NCDs predominated (n = 12), followed by healthcare utilization (n = 4), disability (n = 4), wellbeing (n = 2), depression (n = 2) and HIV (n = 2). Every study indicated significantly lower self-rated health and wellbeing, higher rates of depression, hypertension, obesity, disability or weakness for women compared with men. The studies also indicated that older women use healthcare more often, and choose public over private facilities more often. INTERPRETATION: The studies in the review had large, diverse samples. This review demonstrates the need for more gender-specific studies to better understand the unique challenges older women face in managing NCDs in particular.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».