Extending Healthy Ageing Narratives in Sub-Saharan Africa: Expert Viewpoint
Notice bibliographique
Résumé
The nexus of rapid demographic transition and underdeveloped geriatric infrastructure poses a critical, yet understudied challenge in Sub-Saharan Africa (SSA). As global life expectancies rise, SSA's older population is projected to triple by 2050, intensifying the need for sustainable age-friendly environments (AFEs) and robust healthy ageing interventions. Informal or family caregiving structures, while vital, are under strain from rapid urbanisation and shifting social dynamics, creating a compelling gap between need and provision. This expert viewpoint draws on the authors' professional and scholarly experience regarding population ageing, AFEs, and healthy ageing to provide a comprehensive outlook on these issues in SSA. Selective literature searches were conducted in Google Scholar, Scopus and PubMed using targeted keywords and MESH terms, including "ageing in Africa", "ageing in Sub-Saharan Africa", "healthy ageing in Africa", "healthy ageing in Sub-Saharan Africa", "population ageing in Africa", "population ageing in Sub-Saharan Africa", "age-friendly environment in Africa", and "age-friendly environment in Sub-Saharan Africa." The authors argue that rapid population ageing in SSA is outpacing existing informal care arrangements, necessitating a strategic shift towards the development of age-friendly environments and more coordinated healthy ageing interventions to bridge the widening gap between demographic change and geriatric support systems. This paper underscores the necessity of proactive, evidence-based policy implementation to secure the well-being of SSA's burgeoning older population.
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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 | 0,037 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».