Connecting During COVID-19: A Protocol of a Volunteer-Based Telehealth Program for Supporting Older Adults' Health
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:Social-distancing due to COVID-19 has led to social isolation, stress, and mental health issues in older adults, while overwhelming healthcare systems worldwide. Telehealth involving phone calls by trained volunteers is understudied and may be a low-cost, scalable, and valuable preventive tool for mental health. In this context, from patient participatory volunteer initiatives, we have adapted and developed an innovative volunteer-based telehealth intervention program for older adults (TIP-OA). Methods and analysis:To evaluate TIP-OA, we are conducting a mixed-methods longitudinal observational study. Participants:TIP-OA clients are older adults (age ≥ 60) recruited in Montreal, Quebec. Intervention:TIP-OA volunteers make weekly friendly phone calls to seniors to check in, form connections, provide information about COVID-19, and connect clients to community resources as needed. Measurements:Perceived stress, fear surrounding COVID-19, depression, and anxiety will be assessed at baseline, and at 4- and 8-weeks. Semi-structured interviews and focus groups will be conducted to assess the experiences of clients, volunteers, and stakeholders. Results:As of October 15th, 2020, 150 volunteers have been trained to provide TIP-OA to 305 older clients. We will consecutively select 200 clients receiving TIP-OA for quantitative data collection, plus 16 volunteers and 8 clinicians for focus groups, and 15 volunteers, 10 stakeholders, and 25 clients for semi-structured interviews. Discussion:During COVID-19, healthcare professionals' decreased availability and increased needs related to geriatric mental health are expected. If successful and scalable, volunteer-based TIP-OA may help prevent and improve mental health concerns, improve community participation, and decrease healthcare utilization. Clinical Trial Registration: ClinicalTrials.gov NCT04523610; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04523610?term=NCT04523610&draw=2&rank=1
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 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 | 0,039 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,008 |
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 ».