Loneliness and Neuropsychiatric Symptoms in Cognitively Impaired Older Adults during COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Cognitively impaired older adults living in the community have been vulnerable to the effects of COVID-19 confinement. The current study’s objectives were to examine the prevalence of loneliness in such adults along with impact of COVID-19 on neuropsychiatric symptoms and functional status. Methods: A cross-sectional study was conducted in community dwelling cognitively impaired older Veterans (N=41). Demographic data such as age, gender, race, and rurality were collected. Loneliness data were collected with the 3-item Loneliness Questionnaire. Cognition was assessed with the Tele-Montreal Cognitive Assessment (T-MoCA) and functional status of instrumental activities of daily living was assessed with the Functional Activities Questionnaire (FAQ). Neuropsychiatry symptoms including severity and distress were collected using the Neuropsychiatric Inventory (NPI), and change during COVID was also recorded for each symptom. Results: Demographic characteristics included: mean age of 71.9 (±8.6) years, 95.1% male, 46.3% rural, 75.6% Caucasian, and 19.5% African American. Loneliness was prevalent in most participants (62.5%). T-MoCA and FAQ mean scores were 15.1 (±4.5) and 10.0 (±8.6), respectively. Mean NPI total severity and total distress were 8.4 (±5.9) and 11.4 (±8.5), respectively. Irritability was most frequently reported symptom (65%), followed by agitation (57.5%), anxiety (55%), depression (50%), and night-time behavior (50%). A majority of the participants reported worsening of neuropsychiatric symptoms during COVID (71.1%). Among those that reported worsening neuropsychiatric symptoms, 70.4% noted an increase in ≥ two symptoms. Conclusion: Older adults with pre-existent cognitive impairment may be at high risk for loneliness and worsening of neuropsychiatric symptoms during the COVID pandemic.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».