Effectively Caring for Individuals With Behavioral and Psychological Symptoms of Dementia During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has significantly affected the elderly and particularly individuals with Alzheimer's disease and related disorders (ADRD). Behavioral and psychological symptoms of dementia (BPSD) are heterogeneous and common in individuals with ADRD and are associated with more severe illness. However, unlike the cognitive symptoms of ADRD that are usually progressive, BPSD may be treatable. Individuals with BPSD are facing unique challenges during the pandemic due to the inherent nature of the illness and the biological and psychosocial impacts of COVID-19. These challenges include a higher risk of severe COVID-19 infection in individuals with BPSD due to their frailty and medical vulnerability, difficulty participating in screening or testing, and adhering to infection control measures such as physical distancing. Further, biological effects of COVID-19 on the brain and its psychosocial impact such as isolation and disruption in mental health care are likely to worsen BPSD. In this paper, we discuss these challenges and strategies to manage the impact of COVID-19 and to effectively care for individuals with BPSD in community, long-term care, or hospital settings during the pandemic. Despite the ongoing uncertainty associated with this pandemic, we can reduce its impact on individuals with BPSD with a proactive approach.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».