Access to financial support services among older adults during COVID-19 pandemic in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Background Financial support services are one of the major effective responses to the negative impacts of the COVID-19 pandemic. Yet, there is scant data on financial support services for older adults during the COVID-19 pandemic in Ghana and the factors associated with access to such assistance. Thus, this study sought to address this knowledge gap. Methods The study utilised data on 474 older adults aged 50+ from a coronavirus-related health literacy (CHL) survey conducted in the Ashanti Region of Ghana. We performed multivariate logistic regression analysis to determine the demographic and socio-economic factors associated with access to financial support services among older adults during the COVID-19 in Ghana. Results Out of the 474 Ghanaian older adults sampled, 37.3% received financial support from someone in and/or outside their household during the COVID-19 pandemic. However, after adjusting for the demographic and socio-economic factors, older adults aged 70-79 years (adjusted odds ratio, aOR=0.23, 95% confidence interval, CI=0.12-0.43, P <0.001), those with secondary education (0.33 [0.14-0.82], P =0.016) and those employed (0.51 [0.31-0.85], P =0.009) had lower odds of having access to financial support services from someone in and/or outside their household during the COVID-19 pandemic. Conclusions The demographic and socio-economic factors, particularly age, education and employment status play a critical role in older adults’ access to financial support services during difficult situations. However, the lower prevalence of access to financial support services among older adults could impact older Ghanaians’ welfare and mental health during the COVID-19 pandemic. This highlights the need for the government and welfare institutions to increase the coverage of social welfare programs and packages to include most vulnerable group of older populations who are negatively affected by the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».