Challenges and Strategies to Adapt the Provision of Support Services to Older Adults and Caregivers During the COVID-19 Pandemic: The Perspective of Community Organizations
Notice bibliographique
Résumé
This study documented the provision of services and issues experienced by community organizations supporting older adults and caregivers in the province of Quebec during the coronavirus disease (COVID-19) pandemic, as well as promising strategies to adapt the provision of services in this context. A cross-sectional electronic survey using open- and closed-ended questions was conducted in July 2020. Almost three-quarters of the 307 respondents (71.4%) reported having maintained services at least partially throughout the lockdown, and the majority (85.3%) adapted their services. Among key challenges, participants reported difficulties identifying and supporting older adults at greater risk of vulnerability (54.8%), managing health risks for service users (60.2%), and recruiting volunteers (59.5%). Promising strategies included strategies to reach out to older adults and understand their needs (e.g., systematic phone calls) in addition to direct interventions supporting them (e.g., activities promoting social ties); implementing prevention and protection measures; accessing and using technologies; human resources management (e.g., recruiting new volunteers); finding financial support for their organization; developing intersectoral partnerships (e.g., multisectoral crisis cell); and promoting a positive view of older adults. The integration of multiple perspectives from different stakeholders may help identify strategies potentially transferable to other crises in order to meet older adults' needs.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».