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World File Search System老龄化
人口老龄化对亚洲未来经济增长的影响（2021-2050 年）
人口结构年轻化是导致这一趋势的重要原因。然而，最近，尽管亚洲发展中国家的人口结构具有很大的多样性，但人口老龄化进程已经开始（亚洲开发银行，2011）。一个重要而明显的问题是，人口结构的变化将如何影响该地区未来的经济增长。在这方面，十多年前，我们就人口结构转变对 2011-2020 年和 2021-2030 年 12 个主要亚洲发展中国家经济增长的影响进行了前瞻性预测（Park and Shin，2012）。我们认为现在是时候更新这些经济体的年龄结构并检查先前预测的有效性了。同样重要的是，我们需要进一步延长预测期。在本文中，我们预测了 2021-2030 年、2031-2040 年和 2041-2050 年人口变化对 12 个经济体增长的影响。
健康老龄化中脑电图网络连接的年龄相关变化
摘要：新兴研究报告称，功能性大脑网络会随着年龄的增长而发生变化。图论用于了解与年龄相关的大脑行为和功能差异，并使用脑电图 (EEG) 检查区域之间的功能连接。正常衰老对工作记忆 (WM) 状态下的功能网络和区域间同步的影响尚不清楚。在本研究中，我们应用图论来研究衰老对静息状态下网络拓扑的影响以及在执行视觉 WM 任务期间对衰老 EEG 信号进行分类。我们记录了 20 名健康中年人和 20 名健康老年受试者睁眼、闭眼和执行视觉 WM 任务时的脑电图。EEG 信号用于构建功能网络；节点由 EEG 电极表示；边表示功能连接。计算了包括全局效率、局部效率、聚类系数、特征路径长度、节点强度、节点中介中心性和同配性的图论矩阵来分析网络。我们应用了 K 近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM) 和随机森林 (RF) 三个分类器对两组进行分类。分析显示老年组的网络拓扑特征显著减少。在睁眼、闭眼和视觉 WM 任务状态下，老年组的局部效率、全局效率和聚类系数显著降低。KNN 在视觉 WM 任务中实现了 98.89% 的最高准确率，并且比其他分类器表现出更好的分类性能。我们对功能网络连接和拓扑特征的分析可以用作探索人类大脑正常与年龄相关的变化的适当技术。
健康老龄化-布兰特福德市-老年友好战略 2024
该市还与 Laurier 社区解决方案中心 (LHCS) 合作，对安大略省各城市进行了管辖范围审查，重点关注老年友好型社区 (AFC) 战略和老年人的社会包容性，特别是来自边缘化和寻求公平的群体的老年人。该团队进行了管辖范围审查，以确定安大略省类似城市用于规划、资助和管理 AFC 计划的策略。该研究强调了在规划、实施和评估老年友好型计划时采用包容性和综合性方法的重要性。这项研究的结果表明，布兰特福德可以通过营造促进积极参与、尊重和社会包容的环境，进一步提高老龄人口的生活质量。
环境空气污染导致的死亡对全球经济造成的成本：老龄化人口负担过重
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
糖尿病患者的社会排斥：德国老龄化调查（DEAS）的横断面和纵向结果
由于社会排斥可以与健康状况更糟和整体生活质量相关，因此我们描述了糖尿病患者的社会排斥，并评估糖尿病是否可以被视为社会排斥的危险因素。我们使用线性回归，群体比较和广义估计方程来分析了对年龄> 40岁的社区居民的调查，分析了两个波浪（2014、2017，n = 6604），以探索糖尿病，社会排斥，社会经济，身体，身体和心理社会质量变量之间的关联。在整个队列中，调整协变量后，糖尿病与社会排斥相关（p = 0.001）。在糖尿病患者中，社会排斥进一步与自尊（p <0.001），孤独感（p = <0.001），收入（p = 0.017），抑郁症（p = 0.001），身体疾病（p = 0.04）和网络大小（p = 0.043）有关。纵向数据表明，在诊断糖尿病之前已经存在更高的社会排斥，并且通过自尊，孤独，抑郁和收入预测未来的社会排斥，但糖尿病不可能（p = .221）。我们得出结论，糖尿病不是社会排斥的驱动力。相反，由于健康相关和社会心理变量，两者似乎都同时发生。
2016-2020 年老龄化与健康全球战略和行动计划：迈向人人健康长寿的世界
2. 2019 年，全球 60 岁及以上人口（老年人）刚刚超过 10 亿，占世界总人口 77 亿的 13.2%。这一数字是 1980 年（3.82 亿）的 2.5 倍，预计到 2050 年将达到近 21 亿。历史上首次老年人口超过五岁以下儿童；到 2050 年，联合国预测老年人口将是五岁以下儿童的两倍多。大多数老年人生活在中等收入国家。2019 年，全球 5% 的老年人生活在非洲区域，16% 生活在美洲区域，5% 生活在东地中海区域，20% 生活在欧洲区域，19% 生活在东南亚区域，33% 生活在西太平洋区域。世卫组织对人口老龄化和健康的应对措施是优化生命全过程的健康老龄化。
医疗保健和医学领域的人工智能革命以及老龄化人口不平等和劣势的（重新）出现
医学和医疗保健领域的人工智能系统正在被广泛探索用于预防、诊断、新药设计和后期护理。人工智能技术在医疗保健系统中的应用有望带来令人印象深刻的成果，例如均衡医疗保健、降低死亡率和人为错误、降低医疗成本以及减少对社会服务的依赖。鉴于世界卫生组织的“健康老龄化十年”，人工智能应用被设计为数字创新，以支持老年人的生活质量。然而，人工智能应用中不同类型的算法偏见、使用数字设备和平台的年龄歧视以及数字数据中的年龄偏见的证据表明，人工智能的使用可能会对老年人口产生歧视性影响，甚至造成伤害。本文探讨了医学和医疗保健系统中人工智能应用中的年龄偏见和年龄歧视问题，并试图确定该领域的主要挑战。它将通过讨论可能观察到人工智能对年龄不平等产生潜在负面影响的两个层面，反映人工智能应用放大现有健康不平等的潜力。首先，我们将解决算法和数字数据集（尤其是健康数据）中年龄偏见的技术层面。其次，我们将讨论医疗保健中使用的自动决策系统 (ADM) 对老年人口可能产生的不同结果。这些例子将展示人工智能系统如何在医疗保健和医学中创造新的年龄不平等结构和新的排斥维度，尽管只是部分展示。
评估支持家庭护理人员的国家战略，将其作为推动国家老龄化计划努力的典范
多部门老龄化计划 (MPA) 是指由各州牵头制定的多年期规划过程，旨在满足老年人、残疾人及其家庭照顾者的需求。虽然目前 MPA 正在通过各州主导的流程制定，但各州的护理计划也是在《支持家庭照顾者国家战略》制定之前制定的。参与推动国家老龄化计划的联邦政策制定者可以通过至少两种方式支持这一运动：1) 通过国会拨款，倡导在州一级制定和实施 MPA——可能以最近出台的《老龄化战略计划法》为基础；2) 利用《2020 年支持老年人法案》中关于现代化健康老龄化和老年友好型社区跨部门协调委员会的规定，制定国家老龄化计划的战略框架。
健康老龄化中图片命名任务诱导的功能连接：年龄和任务复杂性的影响
大脑的拓扑组织由大脑区域同步活动的能力所控制，这使得日常认知活动具有成本效益。功能连接是一种 fMRI 方法，被认为是任务特定的和需求依赖的。尽管大脑在健康衰老过程中会发生重大变化，但概念知识和词汇生成准确性通常会保留下来。因此，在主动图片命名过程中探索任务诱导的功能连接模式可能会提供有关健康功能性大脑机制的额外信息，这些机制专门适应当前的认知活动。本研究的目的是评估和描述在明显的图片命名任务期间与年龄相关的功能连接差异，以及比较在词汇频率定义的复杂任务需求下的与年龄相关的差异。结果表明，既有年龄特异性的机制，也有任务特异性的机制。在图片命名任务中的行为表现保持不变的情况下，老年人在功能连接架构方面表现出一系列复杂的差异，包括增加和减少。简而言之，传统上分配给命名过程的区域的分离和专业化有所增加。结果还扩展了以前的词汇生成研究，并表明运动区域特别容易受到与年龄相关的差异的影响。这项研究还首次表明，由词汇频率操纵的内在任务需求与年龄和功能连接之间的关系几乎没有关系。总之，这些发现证实了任务诱导功能连接分析在揭示健康老龄化过程中促进任务表现的大脑组织方面的价值。
新兴风险洞察 - 瑞士再保险
世界正在经历根本性的人口结构变化，最明显的表现是人口快速老龄化。到 2035 年，预计全球 65 岁以上人口将超过 11 亿，而 2020 年这一数字仅为 7.27 亿，预计在短短 15 年内增长近 60%。1 然而，并非所有地区和国家都会以相同的速度老龄化。例如在中国，人口老龄化速度空前。在老年人口比例已经很大的地区，如欧洲和日本，总人口也将继续老龄化，但速度会比较温和。另一方面，预计非洲大多数国家在 2035 年之前不会出现明显的人口老龄化。在全球范围内，随着高增长市场的中产阶级不断扩大，预计其他趋势将继续存在，包括移民和城市化。