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Enregistrement W4205293711 · doi:10.2196/33029

The Moderating Role of Community Capacity for Age-friendly Communication in Mitigating Anxiety of Older Adults During the COVID-19 Infodemic: Cross-sectional Survey

2022· article· en· W4205293711 sur OpenAlexvenueno aff
Frankie Ho Chun Wong, Dara Kiu Yi Leung, Edwin Lok Yan Wong, Tianyin Liu, Shiyu Lu, On Fung Chan, Gloria Hoi Yan Wong, Terry Yat Sang Lum

Notice bibliographique

RevueJMIR Infodemiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationAnxietyContext (archaeology)Social mediaCross-sectional studyMental healthPsychologyPandemicMedicineGerontologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social psychologyPsychiatryDiseasePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Older adults were perceived as a vulnerable group during the COVID-19 pandemic due to the health and mental health challenges they faced. The pandemic was accompanied by an “infodemic” of overabundant and questionable information that has affected older adults’ mental health. As the infodemic and ageist narratives were prevalent online, more anxiety symptoms have been induced among older adults who used social media. Age-friendly communication, advocated by the World Health Organization’s Age-friendly City (AFC) guide, could be an antidote by providing tailored information via appropriate channels for older adults. Objective This study investigated the role of community capacity for age-friendly communication in mitigating anxiety during the pandemic. We hypothesized that age-friendly communication would moderate the effects of infection risks and social media use on anxiety. A double-moderating effect was hypothesized in the context of diminished trust in traditional media. Methods Data were collected from a cross-sectional telephone survey conducted in Hong Kong in 2020. Older adults (N=3421, age≥60 years) were interviewed about their well-being and daily lives. Community capacity for age-friendly communication was measured in a living district–based evaluation. It had 2 components: the reach of appropriate information to older adults (AFC-Information) and the age-friendliness of communication technologies (AFC-Communication Technology) in the community. We tested the hypothesized moderation and double-moderation effects with ordinary least squares regressions. Results Perceived COVID-19 infection risk (b=0.002, P=.02) and use of social media for COVID-19 information (b=0.08, P=.04) were associated with more anxiety symptoms. The effect of using social media was moderated by AFC-Information (b=–0.39, P=.002) and AFC-Communication Technology (b=–1.06, P<.001), and the effect of perceived COVID-19 infection risk was moderated by AFC-Information (b=–0.03, P=.002) and AFC-Communication Technology (b=–0.05, P<.001). Lower trust in traditional media exacerbated anxiety symptoms associated with social media use (b=–0.08, P=.02). Higher AFC-Information alleviated this moderation effect (AFC-Information × media trust b=–0.65, P<.001; AFC-Information × social media use b=–2.18, P<.001; 3-way interaction b=0.40, P=.003). Conclusions Our findings highlight the role of community age-friendly communication in mitigating anxiety related to the infodemic. Although using social media may have exacerbated the impact of the infodemic on older adults, it has the potential to deliver timely information for an adequate health response. Although the amplifying effects of low media trust was associated with social media use, age-friendly communication determined its strength. Instead of discouraging the use of digital technologies for COVID-19 information, efforts should be made in tailoring information and communication technologies in local communities for older adults.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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