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Enregistrement W3211007848 · doi:10.14288/1.0402569

Understanding chronic disease management in older adults during the COVID-19 pandemic

2021· article· en· W3211007848 sur OpenAlexaffabout
Michelle C. Yang

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineDiseaseDisease managementVirologyOutbreakInfectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Chronic diseases are prevalent in Canada’s aging population, creating importance for older adults (age ≥65 years) to practice positive health behaviours (e.g., physical activity, healthy diet) for chronic disease management. However, novel coronavirus (COVID-19) prevention strategies of quarantining, social isolation, and physical distancing may compromise one's ability to manage health and thus, increase risk of adverse health events. Purpose To develop an understanding of chronic disease management in community-living older adults (age ≥65 years) during the COVID-19 pandemic. This included quantitatively evaluating a student-led Community Outreach teleheAlth program for Covid education and Health promotion (COACH) (Chapter 2), and qualitatively exploring the management strategies of older adults during COVID-19 and COACH participation (Chapter 3). Methods Chapter 2: In a single-group, pre-post study (n = 75), multiple paired sample t-tests were used to examine COACH’s effects on: (1) health directed behaviour (primary outcome); (2) perceived depression, anxiety, and stress; (3) social support; (4) health-related quality of life; (5) health promotion self-efficacy; and (6) self-management indicators. Chapter 3: A subset of COACH participants (n = 24) participated in semi-structured interviews. Interpretive description was the guiding methodological framework, and thematic analysis was performed to categorize the data. Results Chapter 2: Participants’ mean age was 72.4 years (59% female), with 80% reporting two or more chronic conditions. There were significant improvements in health directed behaviour (p < .001, d = 0.45). After applying Bonferroni correction on secondary outcomes, results showed significant improvement in self-efficacy (p <.001, d = 0.44) and significant decrease in mental health-related quality of life (p < .001, d = -1.69). Chapter 3: Participants’ mean age was 73.4 years (58% female) with 75% reporting two or more chronic conditions. Participants described purposes for optimizing their health, maintaining a sense of control, and using social support to optimize their management efforts. COACH further supported participants during COVID-19 through coach interactions and knowledge and skill development. Conclusion Chronic disease management in older adults can be described with identifying purposes to optimize health, followed by using internal and external motivators (like COACH) to support their self-management efforts during COVID-19.

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)0,004
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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