The lockdown and its consequences—Perspectives and needs of people at increased risk of severe illness from COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a lack of knowledge on how people at increased risk of severe illness from Coronavirus disease 2019 (COVID-19) experienced the infection control measures. This study aimed to explore their perspectives and needs during the coronavirus outbreak. METHODS: A qualitative longitudinal interview study was conducted in Austria during lockdown due to COVID-19 containment and afterwards. People older than 65 years of age and/or affected by a chronic medical condition participated in individual telephone interviews at two time points. Thematic analysis was used to analyze the data and saturation was defined as no new emerging concepts in at least 10 subsequent interviews. RESULTS: Thematic saturation was reached when 33 individuals (75.8% female, mean age ± standard deviation [SD] 73.7±10.9 years) were included. A total of 44 lower level concepts were extracted and summarized into 6 higher level concepts. They included (i) a general positive attitude toward COVID-19 measures, (ii) challenges of being isolated from the community, (iii) deterioration of health status, (iv) difficulties with measures due to their health condition, (v) lack of physical contact and (vi) lack of information versus overload. Participants suggested environmental adaptations for strengthening resilience in people at increased risk of severe illness from COVID-19. CONCLUSION: Strategies and interventions are needed to support people at risk under pandemic conditions. Their perceptions and needs should be addressed to reduce the potential deterioration of health conditions and ensure well-being even during prolonged periods of crisis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».