A Qualitative Study about the Psychosocial Issues of COVID-19 Perceived by the South Asian Bangladeshi Senior Immigrants Living in Toronto, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: People stayed home and got isolated during the pandemic time (COVID-19). The pandemic passed more than a year, and it is still ongoing. There is not enough information about the psychological and social issues of the COVID-19 on the South Asian senior immigrants living in Toronto. Aim: The study aimed to explore the description of COVID-19 from the experience of the South Asian seniors and to understand the perceived psychosocial issues of COVID-19 on them. It helps policymakers develop adequate policies and initiatives for the South Asian Bangladeshi senior immigrants during and after the pandemic. Methods: The study applied open-ended questions for the phone interview with 52 seniors (>55 years). It used thematic analysis for the interpretation of qualitative data. Each interview took 45-60 minutes to complete. Results: The seniors described COVID-19 in medical, mental, and social aspects. They described COVID-19 as ‘viral and pandemic infections,’ ‘health problems,’ ‘lack of treatment,’ and ‘death.’ They also described COVID-19 as ‘worrying,’ ‘dangerous,’ ‘isolated society,’ ‘lack of recreation,’ ‘staying home like a prison,’ and ‘shut down everywhere.’ Many seniors felt lonely as the pandemic disconnected them from the family members and the outdoor activities. They were also scared to get infected, were worried about seeing deaths and the shortage of vaccines worldwide and were sad as they could not meet people in person. Many seniors stayed home for months. They could not go outside for worship, doctors, shopping malls, and they felt that they had an unusual lifestyle. Conclusion: Based on findings, adequate information, mental health supports, and virtual programs are needed to address the psychological and social issues of COVID-19.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».