Technology and Social Isolation, Loneliness, and Health Inequities Among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Because of the COVID-19 pandemic, older adults have been advised to stay-at-home to reduce the risk of infection. Social distancing and quarantine measures increase their vulnerability to adverse health outcomes like depression and cardiovascular disease. Technology is an effective tool to promote social connectedness among older adults affected by the pandemic; however, its role in reducing loneliness and health inequities is not well understood. The goal of this project was to construct a model for how technologies may be deployed to mitigate the impact of a pandemic on social isolation, loneliness, and health inequities for older adults. PubMed, SCOPUS, and PsychINFO were searched for the following keywords: “social isolation,” “loneliness,” “social support,” “resilience,” “technology,” “pandemic,” and “health inequities.” Articles selected for full analysis attempted to understand or observe how technology alleviates social isolation and/or loneliness among older adults. Research evidence indicates that using technology reduces loneliness directly and indirectly (by reducing social isolation) and can strengthen social support, which in turn promotes resilience among older adults. Video-based technologies encourage care-seeking behaviors in this population. There is insufficient evidence to determine technology’s relationship to health inequities experienced by older adults. The model we have proposed should help advance research on the relationship between technology and health inequities among older adults that may be aggravated by pandemic-like situations. We hypothesize that technology interventions for social support and functional competence should be sequenced in order to have the best effects on reducing health disparities.
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 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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».