Socioeconomic, Behavioural, and Health-related Characteristics of Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global aging population is growing rapidly, and Nepal is no exception. This increase is driven by changes in socioeconomic conditions, health behaviours, and advancements in the health system. In Nepal, almost a quarter of the national population are older adults (≥45 years), whose health status is rarely elaborated. This study was carried out to assess the socioeconomic, behavioural, and health-related characteristics of older adults in Nepal. METHODS: A community-based cross-sectional study was conducted among 4,179 randomly selected older adults residing in Bagmati Province from July 2022 to June 2023, via a multi-stage sampling technique. A semi-structured questionnaire including Geriatric Depression Scale, Activity of Daily Living, and Instrumental Activity of Daily Living along with sociodemographic and health profiles were used for the data collection through face-to-face interviews. The data were described in frequency and percentage across the local levels (urban/rural) and gender. Chi-square tests were done for bivariate analyses. RESULTS: The mean age of the population was 61.66±11.1 years. The prevalence of multimorbidity, disability, and depression was found to be 27.6%, 23.3%, and 35.1% respectively. There was no significant difference between multimorbidity and depression across local levels, while there was a significant difference across disability status. There was a significant difference between multimorbidity and depression across genders. CONCLUSIONS: This study provides comprehensive insights into the socioeconomic status, behavioural factors, and health status of older adults in Nepal. Study findings can inform interventions and policies at local levels to consider the unique needs of the older population in Nepal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».