COVID-19 collateral damage—psychological burden and behavioural changes among older adults during the first outbreak in Stockholm, Sweden: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the indirect negative effects of COVID-19 restrictions (collateral damage) on the lives and health of older adults living in central Stockholm, and to characterise the sociodemographic profile of those with the highest susceptibility to this damage. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: District of Kungsholmen in Stockholm, Sweden. PARTICIPANTS: Older adults aged 68 years and above (n=1231) who participated in the ad hoc COVID-19-related phone questionnaire administered by trained staff between May and June 2020 and who had previously attended the regular follow-up assessment of the Swedish National study on Aging and Care in Kungsholmen (SNAC-K) during 2016-2019. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Three dimensions of collateral damage: psychological burden (feelings of worry, stress and loneliness), reductions in social and physical activities, and reductions in medical and social care use since the beginning of the pandemic. Logistic regression models were used to test the association between age, sex, education and living arrangement, and the risk of collateral damage. RESULTS: Vast majority of participants adhered to the national public health recommendations, with over three-quarters practising self-isolation (n=928). Half of the sample reported psychological burden, 55.3% reported reductions in social or physical activity, and 11.3% reported decreased medical or social care use. Over three quarters of participants (77.8%) were affected by at least one of the three collateral damage dimensions. Female sex was the strongest sociodemographic predictor of both individual and co-occurring dimensions of collateral damage. CONCLUSIONS: COVID-19 and its restrictions during the first half of 2020 had a negative effect on the health and lives of a majority of the elderly living in central Stockholm. Women were at a higher risk of these negative consequences. We emphasise the need for predefined, evidence-based interventions to support those who are most susceptible to these consequences, both during the pandemic and once the outbreak is overcome.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».