Digital Technologies To Enhance Social Connectedness in Long-Term Care Facilities During COVID-19: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A consequence of the strict visitor restrictions implemented by many Long-term Care Facilities (LTCFs), during the COVID-19 pandemic, was the exacerbation of loneliness and social isolation felt by older adult residents. While there had been a shift by some persons to utilize digital solutions to mitigate the effects of the imposed social isolation, many facilities did not have sufficient information regarding available solutions to implement institutional strategies to support social connectedness through digital solutions. To support our partners in evidence-based policy-making we conducted a scoping review to identify existing virtual technology solutions, apps, and platforms feasible to promote social connectedness among persons residing in a long-term care facility context during times of lockdown such as experienced during the COVID-19 pandemic. Initial identification of relevant literature involved a combination of keywords and subject headings searches within 5 databases (PubMed, CINAHL EBSCO, PsychINFO EBSCO, Embase OVIDSP, and Web of Science ISI). DistillerSR was used to screen, chart and summarize the data. There is growth in the availability of technologies focused on promoting health and well-being in later life for persons in long-term care facilities however a gap remains in widespread uptake. We will describe the breadth of technologies identified in this review and discuss how they vary in utility in smaller scale facilities common in rural areas. Of the technologies that can be used to mitigate the impacts of social isolation felt by long-term care residents, many “solutions” depend on stable highspeed internet, which remains a challenge in rural and northern areas.
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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».