Developing indicators of age-friendly neighbourhood environments for urban and rural communities across 20 low-, middle-, and high-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: By 2050, the global population of adults 60 + will reach 2.1 billion, surging fastest in low- and middle-income countries (LMIC). In response, the World Health Organization (WHO) has developed indicators of age-friendly urban environments, but these criteria have been challenging to apply in rural areas and LMIC. This study fills this gap by adapting the WHO indicators to such settings and assessing variation in their availability by community-level urbanness and country-level income. METHODS: We used data from the Prospective Urban and Rural Epidemiology (PURE) study's environmental-assessment tools, which integrated systematic social observation and ecometrics to reliably capture community-level environmental features associated with cardiovascular-disease risk factors. The results of a scoping review guided selection of 18 individual indicators across six distinct domains, with data available for 496 communities in 20 countries, including 382 communities (77%) in LMIC. Finally, we used both factor analysis of mixed data (FAMD) and multitrait-multimethod (MTMM) approaches to describe relationships between indicators and domains, as well as detailing the extent to which these relationships held true within groups defined by urbanness and income. RESULTS: Together, the results of the FAMD and MTMM approaches indicated substantial variation in the relationship of individual indicators to each other and to broader domains, arguing against the development of an overall score and extending prior evidence demonstrating the need to adapt the WHO framework to the local context. Communities in high-income countries generally ranked higher across the set of indicators, but regular connections to neighbouring towns via bus (95%) and train access (76%) were most common in low-income countries. The greatest amount of variation by urbanness was seen in the number of streetscape-greenery elements (33 such elements in rural areas vs. 55 in urban), presence of traffic lights (18% vs. 67%), and home-internet availability (25% vs. 54%). CONCLUSIONS: This study indicates the extent to which environmental supports for healthy ageing may be less readily available to older adults residing in rural areas and LMIC and augments calls to tailor WHO's existing indicators to a broader range of communities in order to achieve a critical aspect of distributional equity in an ageing world.
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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 | 0,026 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».