Longitudinal Studies of Aging in Sub-Saharan Africa: Review, Limitations, and Recommendations in Preparation of Projected Aging Population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives The United Nations has projected a 218% increase in older people in Sub-Saharan Africa (SSA) between 2019 and 2050, underscoring the need to explore changes that would occur over this time. Longitudinal studies are ideal for studying and proffering solutions to these changes. This review aims to understand the breadth and use of longitudinal studies on aging in the SSA regions, proffering recommendations in preparation for the projected aging population. Research Design and Methods This paper is the third of a four-part series paper of a previous systematic mapping review of aging studies in SSA. We updated the search (between 2021 and 2023) and screened the titles/abstracts and full-text articles by a pair of independent reviewers. Data were extracted using a standardized data-charting form, identifying longitudinal studies in SSA. Results We identified 193 studies leveraging 24 longitudinal study data sets conducted at 28 unique sites. The World Health Organization’s Study on Global AGEing and Adult Health (WHO-SAGE) (n = 59, 30.5%) and Health and Aging in Africa: A Longitudinal Study of an INDEPTH Community in South Africa (HAALSI) (n = 51, 26.4%) were the most used longitudinal data sets. Four studies used more than one longitudinal study data set. Eighteen of the longitudinal study data sets were used only in 1–4 studies. Most (n = 150, 77.7%) of the studies used a cross-sectional analytical approach. Discussion and Implications Longitudinal studies on aging are sparingly being utilized in SSA. Most analyses conducted across the longitudinal data set were cross-sectional, which hindered the understanding of aging changes that occurred over time that could better inform aging policy and interventions. We call for funding bodies, such as WHO-SAGE, to develop funding competitions that focus on conducting longitudinal analyses, such as structural equation modeling, highlighting changes occurring among the aging population in SSA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle