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Enregistrement W4414828787 · doi:10.33546/bnj.3977

Prevalence and related factors of healthy aging: A systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4414828787 sur OpenAlexaboutno aff
Linxi Tang, Nur Syahmina Rasudin, Yuan Dong, Azlina Yusuf

Notice bibliographique

RevueBelitung Nursing Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyMEDLINEDiseasePopulationIncidence (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Healthy aging is a key goal of global public health and aging policy initiatives. Understanding its prevalence and associated determinants is essential for designing targeted interventions and promoting well-being among older adults. Objective: This study aimed to estimate the global prevalence of healthy aging and to identify its associated factors across different countries. Methods: A systematic review and meta-analysis were conducted. A comprehensive literature search was conducted in Web of Science, PubMed, EBSCO Discovery Service (EDS), Scopus, and ProQuest from database inception to February 2025. Two independent reviewers screened articles, extracted data, and assessed study quality using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) and the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) Methodology Checklist. Eligible studies were included in a meta-analysis using Stata 18.0 and R version 4.5.0. Results: A total of 39 studies involving 300,624 participants were included. The pooled prevalence of healthy aging was 23.0% (95% CI: 18%-27%). After adjusting for publication bias using the trim-and-fill method, the estimate decreased to 15.6% (95% CI: 11.0%-20.1%), suggesting possible overestimation in the original estimate. Significant associations with healthy aging were found for age (≥75 years), gender, marital status, educational level, economic level, social participation, employment status, economy, smoking status, alcohol consumption, physical activity, body mass index (BMI), and self-rated health. Conclusions: The findings indicate that fewer than one in four older adults meet the criteria for healthy aging globally, with substantial variation across regions. A wide range of sociodemographic, behavioral, and health-related factors influence this outcome. These results underscore the importance of addressing modifiable determinants in future public health efforts to promote healthy aging. Registry: PROSPERO [CRD42024542942].

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,047
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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