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Enregistrement W3208698095 · doi:10.1017/s0714980821000441

In Their Own Words: How COVID-19 Has Impacted the Well-Being of Persons Living with Dementia in the Community

2021· article· en· W3208698095 sur OpenAlexaffabout
Carrie McAiney, Emma Conway, Melissa Koch, Laura E. Middleton, Sherry L. Dupuis, Heather Keller, Kate Dupuis, Linda Lee, Phyllis Fehr, Ron Beleno, Jane Kuepfer, Jennifer Boger

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensCentre for Family MedicineSheridan CollegeResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Dementia2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologyMedicineGerontologyVirologyPathologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 has had a devasting impact on older adults in Canada, including persons living with dementia. This intrinsic case study sought to understand the perceptions of persons living with dementia regarding how COVID-19 has impacted their well-being. Ten persons living with dementia participated in in-depth qualitative interviews about their experience with COVID-19. Using thematic analysis, four themes were identified: (1) expressing current and future concerns; (2) social connections and isolation; (3) adapting to change and resilience through engagement and hope; and (4) we're not all the same: reflecting individual experiences of the pandemic. Results highlight that while COVID-19 contributed to isolation, concerns, and frustrations, persons with dementia also demonstrated adaptation and resilience. This study reinforced that persons with dementia and their responses to challenges are unique. Therefore, interventions to support persons with dementia must also be individualized to each person's abilities and circumstances.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,012
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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