A protocol of a systematic review and meta-analysis on the prevalence of mental health disorders among older adults and synthesis of community-based interventions among them in low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Older adults of low- and middle-income countries (LMICs) have a higher prevalence of mental health disorders compared to high-income countries, which can be attributed to a combination of social factors (such as isolation and loss of spouse), declining physical well-being, and the cumulative impact of life stressors, all of which contribute to an increased vulnerability in mental health. Objectives: The objective of this study was to determine the pooled prevalence of mental health disorders among older adults in LMICs and to identify community-based mental health intervention measures to tackle mental health problems in LMICs. Methods: Articles will be retrieved from databases such as PubMed, Scopus, and Cochrane Central using MeSH terms, keywords, and text words for each concept. Preprint search servers (MedRx, Cogprints, IndiaRxiv, medRxiv, and SSRN) will also be accessed. Data analysis will be conducted as per guidelines provided in the Handbook of Cochrane Systematic Review. RevMan version 5.4 software will be used for pooled analysis. Expected outcome: This systematic review will be able to identify the pooled prevalence of mental health among older adults and will also identify the evidence-based mental health intervention measures in community settings among older adults of LMICs.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».