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Enregistrement W3216943975 · doi:10.7565/ssp.v4.6190

The Cost of Isolation

2021· article· en· W3216943975 sur OpenAlexafffund
Sheila A. Boamah, Vanina Dal Bello‐Haas, Rachel Weldrick

Notice bibliographique

RevueSocial Science Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésPhotovoiceSocial isolationPandemicIsolation (microbiology)Mental healthPsychologyFocus groupCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family caregiversCaregiver burdenNursingGerontologySociologyMedicineEconomic growthDementiaPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Recent research has found that family (e.g., informal, unpaid) caregivers to those in long-term care can experience significant risk of social isolation, a harmful social outcome linked to poor health and wellbeing. For many, the COVID-19 global pandemic has been a time marked by challenges that have exacerbated existing risk of social isolation and has likely impacted mental health and wellbeing among caregivers. As such, this paper outlines a protocol to investigate the extent to which the COVID-19 pandemic has impacted the psychological health and well-being of family caregivers of people living in residential long-term care. Methods/Design: A descriptive phenomenological design and photovoice methodology will be used alongside focus groups to capture the perspectives and voices of 15-20 family caregivers. Data will be analyzed thematically, and themes will be developed collaboratively alongside participants. A secondary analysis will be guided by a cumulative inequality lens to consider how the COVID-19 pandemic has differentially affected caregivers. Discussion: The results will fill a significant gap in the existing literature on caregiver isolation during this pandemic and inform the development and/or refinement of caregiver supports.

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)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,004

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,422 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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