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Enregistrement W3084681727 · doi:10.1177/0733464820958550

Social Isolation and Psychological Distress Among Older Adults Related to COVID-19: A Narrative Review of Remotely-Delivered Interventions and Recommendations

2020· review· en· W3084681727 sur OpenAlexaff
Julie A. Gorenko, Chelsea Moran, Michelle Flynn, Keith S. Dobson, Candace Konnert

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessPsychological interventionSocial isolationWorrySocial distanceAnxietyMental healthPsychologyIsolation (microbiology)DistressGerontologyPandemicIntervention (counseling)Social supportRespite careClinical psychologyMedicinePsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychotherapistNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic is associated with several short- and long-term negative impacts on the well-being of older adults. Physical distancing recommendations to reduce transmission of the SARS-CoV2-19 virus increase the risk of social isolation and loneliness, which are associated with negative outcomes including anxiety, depression, cognitive decline, and mortality. Taken together, social isolation and additional psychological impacts of the pandemic (e.g., worry, grief) underscore the importance of intervention efforts to older adults. This narrative review draws upon a wide range of evidence to provide a comprehensive overview of appropriate remotely-delivered interventions for older adults that target loneliness and psychological symptoms. These include interventions delivered by a range of individuals (i.e., community members to mental health professionals), and interventions that vary by implementation (e.g., self-guided therapy, remotely-delivered interventions via telephone or video call). Recommendations to overcome barriers to implementation and delivery are provided, with consideration given to the different living situations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations265
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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