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Enregistrement W7133379698

Setting priorities for ageing research in Africa:A systematic mapping review of 512 studies from sub-Saharan Africa

2021· article· en· W7133379698 sur OpenAlexaff
including Emerging Researchers and Professionals in Ageing-African Network, Michael Kalu, Blessing Ugochi Ojembe, Olayinka Akinrolie, Augustine C Okoh, Israel I. Adandom, Henrietta C Nwankwo, Michael S Ajulo, Chidinma A Omeje, Chukwuebuka Okeke, Ekezie M Uduonu, Chigozie Donatus Ezulike, Ebuka Miracle Anieto, Diameta Emofe, Ernest C Nwachukwu, Michael C Ibekaku, Perpetual C Obi

Notice bibliographique

RevueCityU Scholars · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of ManitobaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorizationObservational studyResearch designQualitative researchPopulation ageingNarrativeOlder peopleSystematic reviewContent analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In 2040, the older population’s growth rate in sub-Saharan Africa (SSA) will be faster than those experienced by developed nations since 1950. In preparation for this growth, the National Institute on Aging commissioned the National Academies’ Committee on Population to organize a workshop on advancing aging research in Africa. This meeting provided a platform for discussing some areas requiring improvement in aging research in SSA regions. We believed that conducting a systematic review of peer-reviewed articles to set priorities for aging research in SSA is warranted. Therefore, this article is the first in a Four-Part series that summaries the types and trends of peer-reviewed studies in SSA. Methods This systematic mapping review followed the Search-Appraisal-Synthesis-Analysis Framework. We systematically searched multiple databases from inception till February 2021 and included peer-reviewed articles conducted with/for older adults residing in SSA. Conventional content analysis was employed to categorize studies into subject-related areas. Results We included 512 studies (quantitative = 426, qualitative = 71 and mixed-method = 15). Studies were conducted in 32 countries. Quantitative studies included were observational studies: cross-sectional (n = 250, 59%), longitudinal (n = 126, 30%), and case-control (n = 12, 3%); and experimental studies: pre-post design (n = 4, 1%), randomized control trial (RCT, n = 12, 3%); and not reported (n = 21, 5%). Fifteen qualitative studies did not state their study design; where stated, study design ranged from descriptive (n = 14, 20%), ethnography (n = 12, 17%), grounded theory (n = 7, 10%), narrative (n = 5, 7%), phenomenology (n = 10, 14%), interpretative exploratory (n = 4, 6%), case studies (n = 4, 6%). Of the 15 mixed-method studies, seven did not state their mixed-method design. Where stated, design includes concurrent (n = 1), convergent (n = 1), cross-sectional (n = 3), informative (n = 1), sequential exploratory (n = 1) and retrospective (n = 2). Studies were classified into 30 (for quantitative studies) and seven (for qualitative and mixed-method) subject-related areas. HIV/AIDs-related and non-communicable diseases-related studies were the most predominant subject-related areas. No studies explored the transdisciplinary co-production of interventions. Conclusions There are glaring gaps in ageing research in SSA, especially mixed-methods and RCTs. A large number of studies focused on HIV/AIDs and non-communicable disease-related studies. National and international funding agencies should set up priority funding competitions for transdisciplinary collaborations in ageing research.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,163
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,163
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0500,039
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,266
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2021
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