Social determinants of health and dual sensory loss in older adults: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social determinants of health (SDH), such as socioeconomic status, education, healthcare access, and social support, play a significant role in shaping individuals lived experiences. Dual sensory loss (DSL), a distinct disability involving both vision and hearing loss, poses greater challenges for daily living compared to the general population. This scoping review synthesized evidence on how various SDH indicators influence the life experiences of older adults with DSL. METHODS: Five scientific databases were searched from January 2014 to May 2024. Articles focusing on individuals aged 60 and older with DSL, in the context of at least one SDH indicator, were included. RESULTS: A total of 69 studies met the eligibility criteria. Most studies addressed the following SDH indicators: disability (n = 46), social inclusion and non-discrimination (n = 21), gender (n = 10), and access to healthcare services (n = 9). Disability-related indicators revealed higher risks of mobility limitations, cognitive decline, depression, anxiety, social isolation, and workplace discrimination, all adversely affecting mental health and quality of life. Older adults with DSL encounter significant barriers to accessing healthcare, such as absence of adequate assistive devices, communication challenges, and high healthcare costs. Many report dissatisfaction with the quality of care received. CONCLUSIONS: Our review identifies disparities that increase the vulnerability of older adults with DSL and restrict their access to healthcare, rehabilitation, and social participation. These findings warrant further research on underexplored SDH factors, using robust data sources that collects information on the lived experiences of older adults with DSL. Addressing these social determinants requires a comprehensive approach, including raising awareness, improving service access, enhancing social support networks, and ensuring inclusive policies and practices.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».