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Enregistrement W4400350109 · doi:10.1371/journal.pone.0304474

Exploring the priorities of ageing populations in Pakistan, comparing views of older people in Karachi City and Thatta

2024· article· en· W4400350109 sur OpenAlexaff
Bilal Ahmed Usmani, Maryam Pyar Ali Lakhdir, Sonia Sameen, Saila Batool, Maria Lisa Odland, Dina Goodman, Sandra Agyapong-Badu, Lisa R. Hirschhorn, Carolyn Greig, Justine Davies

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Birmingham
Mots-clésPopulation ageingRural areaGeographyGerontologyPopulationHealth careAging in placeSocioeconomicsMedicineEnvironmental healthEconomic growthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a lower middle-income country, Pakistan faces multiple issues that influence the course of healthy ageing. Although there is some understanding of these issues and the objective health outcomes of people in Pakistan, there is less knowledge on the perceptions, experiences, and priorities of the ageing population and their caretakers (hereafter, "stakeholders"). The aim of the study was to identify the needs and priorities of older adults and stakeholders across both urban and rural locations. We sought to explore the views of two groups of people, older adults and stakeholders on topics including the definition of ageing as well as areas of importance, services available, and barriers to older people living well. Two-day workshops were conducted in one rural city, Thatta and one urban city, Karachi. The workshops were designed using the Nominal Group Technique, which included plenary and roundtable discussions. The responses were ranked through rounds of voting and a consensus priority list was obtained for each topic and group. Responses were categorized using the socio-ecological framework. Responses were compared between stakeholders and older people and between different geographical areas. 24 urban and 26 rural individuals aged over 60 years and 24 urban and 26 rural stakeholders attended the workshops. There were few areas of agreement with respect to both geographical region and participant group. Comparing older adults' definition of ageing, there was no overlap between the top five ranked responses across urban and rural locations. With respect to areas of importance, there was agreement on free health care as well as financial support. In terms of barriers to healthy ageing, only nation-wide inflation was ranked highly by both groups. In addition, there were relatively few areas of congruence between stakeholder and older adult responses, irrespective of location, although engagement with family, adequate nutrition and monetary benefits were responses ranked by both groups as important for healthy ageing. Both groups ranked issues with the pension system and financial difficulties as barriers. When categorized using the socio-ecological model, across all questions, societal factors were prioritized most frequently (32 responses), followed by individual (27), relationship (15), and environment (14). Overcoming barriers to facilitate healthy ageing will require a multi-faceted approach and must incorporate the priorities of older individuals. Our results may serve as a guide for researchers and policymakers for future engagement and to plan interventions for improving the health of the ageing population in Pakistan.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,496
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,061 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
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Résumé présentoui

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