Student–senior isolation prevention partnership: a Canada-wide programme to mitigate social exclusion during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Amidst the pandemic, Canada has taken critical steps to curb the transmission of the 2019 novel coronavirus disease (COVID-19). A key intervention has been physical distancing. Although physical distancing may protect older adults and other at-risk groups from COVID-19, research suggests quarantine and isolation may worsen mental health. Among older adults, social exclusion and social safety nets are social determinants of health (SDOH) that may be uniquely affected by the COVID-19 physical distancing measures. Health promotion programmes designed to reduce social exclusion and enhance social safety nets are one way to mitigate the potential mental health implications of this pandemic. The Student-Senior Isolation Prevention Partnership (SSIPP) is a student-led, community health promotion initiative that has scaled into a nation-wide effort to improve social connection among older adults. This initiative began with in-person visits and transformed into a tele-intervention guided by health promotion principles due to COVID-19. SSIPP continued to target the SDOH of social exclusion and social safety nets by pairing student volunteers with older adults to engage in weekly phone- and video-based interactions. Informed by the community partnership model by Best et al., SSIPP is built on the three orientations of empowerment, behaviour and organization, which are achieved through cross-disciplinary collaboration. This article reviews the importance of the adaptability of health promotion programmes, such as SSIPP during a pandemic, placing an emphasis on the lessons learned and future steps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».