Older adults’ experiences of health seeking in rural areas in low- and middle-income countries: a systematic review of qualitative studies
Notice bibliographique
Résumé
The global aged population is expected to reach 2.1 billion by 2050 and ∼40% of them will live in rural areas of low- and middle-income countries (LMICs). This systematic review aims to synthesize the qualitative literature on rural older adults' experiences of health-seeking in LMICs as well as explore the factors that influence their experiences during their health-seeking journeys. We searched Embase, MEDLINE, PsycINFO, and CINAHL to identify studies published from 1 January 2002 to 31 December 2024 (PROSPERO registration ID: Blinded For Review). We used a thematic synthesis approach to analyse included studies. Among the 19 studies with 28 articles and 484 participants included, 16 were rated as high quality, 9 as moderate quality, and 3 as weak quality. We identified four primary analytic domains associated with their experiences in health-seeking journeys: (i) individual-depicting the inner world of rural older adults; (ii) interpersonal-navigating the rural social network; (iii) organizational-navigating the rural health care systems, and; (iv) community and macrosystems-economy, society, and public policy in rural areas. Rural older adults in LMICs have experienced unique and multi-level challenges in seeking care. To overcome these challenges, rural older adults demonstrated resilience and creativity (e.g. utilizing informal institutions), to navigate their health-seeking journey. Future research should aim to better understand the resilience and agency in local older adults' health-seeking experiences and provide constructive solutions to overcome identified barriers to care.
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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 | 0,039 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».