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Enregistrement W3160163516 · doi:10.31580/apss.v7i2.1784

Gearing towards Sustainable Indigenous Elderly Quality of Life: A Systematic Review

2021· review· en· W3160163516 sur OpenAlexaboutno aff
Noor’ain Mohamad Yunus, E S Mohd Kassim, Naffisah Mohd Hassan, Syukrina Alini Mat Ali, Siti Noorsuriani Maon, Sri Fatiany Abdul Kader Jailani

Notice bibliographique

RevueAsia Proceedings of Social Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousHealth careScopusHealth equityQuality of life (healthcare)Health policyEquity (law)GerontologyPsychologyMedicineEconomic growthPolitical scienceBusinessNursingMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous elderly is one of the most medically underserved groups and are often left out, which resulted in significant health disparities. Besides, research on the indigenous elderly health and wellbeing is somewhat limited despite the world slogan of health equity for social sustainability. Hence, having to assess the health status of the group will make a balanced effort for improving their overall quality of life. This paper aims to evaluate and synthesise the indigenous elderly health and wellbeing by using the systematic review of Scopus-indexed publications, published from 2003 to November 2020. Ninety-three articles served as the initial data, but only 22 articles were eligible to be used for the analyses of 1) perception and beliefs on health behaviour, 2) physical and mental health practices, 3) impactful studies and 4) implications of the studies towards policy and healthcare delivery. The findings revealed developed countries like the USA, Canada, and New Zealand have placed greater efforts in voicing out the group needs. Suggestions for future research are to focus on intervention programs and improvement of the healthcare policy development for the indigenous elderly ease of access to healthcare, fundamental for reducing the social gaps.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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