Action at a Distance: Geriatric Research during a Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: "Action at a distance" may be the new norm for clinical researchers in the context of the COVID-19 pandemic that may require social distancing for the next 18 months. We must minimize face-to-face contact with vulnerable populations. But we must also persist, adapt, and help our older patients and study participants during the pandemic. METHODS: Clinical researchers have an obligation to help, and we can. Recommendations for clinical researchers working with older adults during the COVID-19 pandemic are discussed. RESULTS: Implement technology now: Minimize face-to-face contact with participants by utilizing digital tools, such as shifting to electronic informed consent and digital HIPAA-compliant tools such as e-mailed surveys or telehealth assessments. Assess the psychological and social impact of COVID-19: How are participants coping? What health or social behaviors have changed? How are they keeping up with current events? What are they doing to stay connected to their families, friends, and communities? Are their healthcare needs being met? Current studies should be adapted immediately to these ends. Mobilize research platforms for patient needs: Leverage our relationships with participants and rapidly deploy novel clinical engagement techniques such as digital tools to intervene remotely and reduce the negative effects of social isolation on our participants. Equip research staff with tangible resources, and provide timely population-specific health information to support patients and healthcare providers. CONCLUSIONS: We have an opportunity to make an impact on our older adult patients now as this pandemic continues to unfold. Above all, clinical researchers need to continue working, to help as many people as possible through the crisis. J Am Geriatr Soc 68:922-925, 2020.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».