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Enregistrement W4206096539 · doi:10.1002/alz.052689

Whose voices are still silent: Applying an intersectionality lens to existing evidence on cognitive impairment in older adults with combined hearing and vision impairment

2021· article· en· W4206096539 sur OpenAlexaffabout
Atul Jaiswal, Sangeetha Santhakumaran, Shikha Gupta, Shirley Dumassais, Gabrielle Aubin, Walter Wittich

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalMAB-Mackay Rehabilitation CentreCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre intégré de santé et de services sociaux de la Montérégie-CentreMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des Laurentides
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsycINFOIntersectionalityGerontologyEthnic groupCognitionPsychologyVisual impairmentCognitive declineMEDLINEClinical psychologyPsychological interventionMedicineDementiaPsychiatryGender studiesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Age‐related sensory loss is a significant yet understudied public health problem. Evidence suggests that sensory loss in older adults is associated with an increased risk of cognitive impairment, functional decline, and social isolation. However, older adults with combined vision and hearing impairment (dual sensory impairment/DSI) are often overlooked in ageing as well as Alzheimer’s research. We synthesized existing evidence on cognitive impairment in older adults with DSI. Given the importance of diversity and inclusion in ageing and healthcare research, we applied the lens of intersectionality to the review data with the aim of exploring whose voices among older adults with DSI are not represented and whose voices are captured in the existing evidence. Method We conducted a scoping review using the methodological framework by Arskey and O’Malley (2005). The review considered empirical studies that explored cognitive impairment in older adults with DSI. The search was conducted across eleven scientific databases (CINAHL, Embase, Global Health, Mednar, OAIster, OpenGrey, PsycEXTRA, PsycINFO, PubMed, Web of Science, and WorldWideScience) in June 2020. Following the content analysis approach, the extracted data were later analyzed applying the intersectionality lens to capture attributes such as age, sex, gender identity, class, culture, disability, education, ethnicity, geography, indigeneity, and immigration status. Result Of 11,595 studies retrieved, fifty‐six (n = 56) were included in the review, demonstrating how limited the evidence is that exists on cognitive impairment among older adults with DSI. The majority of studies focused on older men with DSI from high‐income countries (Australia, Canada, Japan, Netherlands, UK, and the USA), with the exception of one study from India. Only a few studies reported binary gender differences, with no studies reporting cognitive impairment in gender diverse older population. Attributes such as immigration status and indigeneity were not reported, though the race and ethnicity of older adults were presented in some studies. Conclusion The review highlights important knowledge gaps related to cognitive impairment in older adults with DSI, which is a heterogeneous group. Researchers need to go beyond traditional approaches to promote the intersectionality paradigm in their research to provide evidence that is more representative and inclusive in nature.

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)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,273
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,273
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0360,028
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0130,020
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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
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Résumé présentoui

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