Promising best practices implemented in long-term care homes during COVID-19 pandemic to address social isolation and loneliness: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Prior to the COVID-19 pandemic, social isolation and loneliness (SIL) affected at least one-third of the older people. The pandemic has prompted governments around the world to implement some extreme measures such as banning public gatherings, imposing social distancing, mobility restrictions and quarantine to control the spread and impact of the novel coronavirus. Though these unprecedented measures may be crucial from a public health perspective, they also have the potential to further exacerbate the problems of SIL among residents in long-term care homes (LTCHs). However, some LTCHs have developed promising best practices (PBPs) to respond to the current situation and prepare for future pandemics. Key aspects of such practices revolve around maintaining and strengthening social connections between residents and their families which helps to reduce SIL. This scoping review looks at existing PBPs that have been implemented to reduce SIL among LTCH residents during the most recent pandemics. METHODS AND ANALYSIS: . In addition, we will also apply the Joanna Briggs Institute Reviewers' 'Methodology for Scoping Reviews'. Ten electronic databases and grey literature will be searched for articles published from January 2003 to March 2021 in either English or French. Two reviewers will independently screen titles and abstracts and then full texts for final inclusion. Data will be extracted using a standardised form from 'Evidence for Policy and Practice Information'. The results will be presented in a tabular form and will be summarised and interpreted using a narrative synthesis. ETHICS AND DISSEMINATION: Formal ethical approval is not required as no primary data are collected. Findings will be used to develop a solid knowledge corpus to address the challenges of SIL in LTCHs. Our findings will help to identify cutting edge practices, including technological interventions that could support health services in addressing SIL in the context of LTCHs and our ageing society.
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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 | 0,138 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,009 |
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 ».