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Enregistrement W4402171160 · doi:10.1371/journal.pgph.0003630

Water fetching and musculoskeletal health across the life-course in Sub-Saharan Africa: A scoping review

2024· review· en· W4402171160 sur OpenAlexafffund
Soren Meeuwisse, Susan J. Elliott, Alexa Bennett, Videsh Kapoor

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésLife course approachGrey literatureWater scarcityWater infrastructureSociocultural evolutionSociocultural perspectivePerspective (graphical)PsychologyGeographyEnvironmental healthMedicineSocioeconomicsGerontologyEconomic growthSociologyMEDLINEPolitical scienceWater supplyDevelopmental psychologyEngineeringAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world is experiencing a global water crisis and Sub-Saharan Africa (SSA) is expected to be a hotspot for increasing global water scarcity in years to come. Water is quintessentially a gendered issue; indeed, sociocultural norms hold women responsible for household water collection, requiring them to travel far distances while carrying water. This paper reports the findings of a scoping review of peer-reviewed and grey literature that examines the relationship between water fetching and the musculoskeletal (MSK) health of women in SSA. The work is informed by a gendered life-course perspective, and the authors follow the PRISMA-ScR guidelines. Results indicate a bidirectional relationship between water fetching and poor MSK health as chronic and acute incidences of water carrying are highly related to MSK pain and dysfunction. This has negative implications for the overall health and wellbeing of women and their households. Gaps in the literature are identified, including the experiences of elderly people and people with various vulnerabilities. Recommendations from the literature are compiled to outline potential avenues of future research and innovation to better support the MSK health of water fetchers in SSA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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