Social inequity in ageing in place among older adults in Organisation for Economic Cooperation and Development countries: a mixed studies systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most older adults wish to remain in their homes and communities as they age. Despite this widespread preference, disparities in health outcomes and access to healthcare and social support may create inequities in the ability to age in place. Our objectives were to synthesise evidence of social inequity in ageing in place among older adults using an intersectional lens and to evaluate the methods used to define and measure inequities. METHODS: We conducted a mixed studies systematic review. We searched MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CINAHL and AgeLine for quantitative or qualitative literature that examined social inequities in ageing in place among adults aged 65 and older in Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) member countries. Results of included studies were synthesised using qualitative content analysis guided by the PROGRESS-Plus framework. RESULTS: Of 4874 identified records, 55 studies were included. Rural residents, racial/ethnic minorities, immigrants and those with higher socioeconomic position and greater social resources are more likely to age in place. Women and those with higher educational attainment appear less likely to age in place. The influence of socioeconomic position, education and social resources differs by gender and race/ethnicity, indicating intersectional effects across social dimensions. CONCLUSIONS: Social dimensions influence the ability to age in place in OECD settings, likely due to health inequalities across the lifespan, disparities in access to healthcare and support services, and different preferences regarding ageing in place. Our results can inform the development of policies and programmes to equitably support ageing in place in diverse populations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».