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Enregistrement W3176629812 · doi:10.3390/su13137107

Impact of the COVID-19 Pandemic on Family Carers of Older People Living with Dementia in Italy and Hungary

2021· article· en· W3176629812 sur OpenAlexaboutno aff
László Kostyál, Zsuzsa Széman, Virág Erzsébet Almási, Paolo Fabbietti, Sabrina Quattrini, Marco Socci, Giovanni Lamura, Cristina Gagliardi

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPandemicGovernment (linguistics)Quarter (Canadian coin)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)GerontologyPsychologyMedicineFamily memberEconomic growthGeographyDiseaseFamily medicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has had a major effect on both older people with dementia and families caring for them. This paper presents the results of an online survey carried out among Italian and Hungarian family carers of people with dementia during the first pandemic wave (May–July 2020, n = 370). The research questions were the following: (1) How has the pandemic changed the lives of family carers? (2) How did government restriction measures change the availability of care-related help? (3) What other changes did families experience? Results show that about one-quarter of both subsamples experienced a deterioration in their financial status. A decline in both general and mental health was also reported. Due to “lockdown”, family carers’ burden increased substantially. Utilization of care-related help decreased, and the share of those left with no help increased in both countries. Cross-country differences emerged in terms of dementia care system, severity of the first pandemic wave, and measures put in place by governments. Findings outline the weaknesses of support structures and their country-specific vulnerabilities to a worldwide pandemic. To better protect people with dementia in the future, it is essential to strengthen their family carers, and support structures need to be re-evaluated and re-designed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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