Best Practices and Policies for Addressing Social Isolation Among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Isolation has been flagged as a major health and social problem for seniors. Yet, many seniors themselves, their friends/family, and carers for seniors may not recognize risk factors for isolation or know what to do if a senior is isolated. Results from the 2016 General Social Survey noted that 27% of seniors reported they were not socially connected with others, with 20% reporting that they lacked support to carry out chores, and 17% reported feeling isolated. However, there has yet to be a comprehensive review of the evidence to suggest what has emerged as best practices and key policy enablers. To address this, seniors and other key stakeholders (n=200) in the community were interviewed on their perspectives and experiences of social isolation. Additionally, three focus groups (n=24) were conducted, along with a consensus meeting, to identify top priorities, best practices and develop implementation strategies. The priority areas identified were: 1) opportunities for seniors to network and be part of the social fabric; 2) initiatives promoting inclusive community development; 3) programs that promote education related to social isolation; 4) develop services that place an emphasis on partnerships/collaborations; 5) services that are sustainable over the longer term. By mapping the best, emerging practices and policies for social isolation, the ability to synthesize the evidence on social isolation and co-create knowledge translation tools with seniors and other stakeholders will be possible. This will help identify solutions and policies that can be used by governments, health systems, and individuals to comprehensively target social isolation.
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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 | 0,076 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».