A Scoping Review of Barriers and Facilitators Affecting the Lives of People With Disabilities During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This scoping review aimed to identify the barriers and facilitators to everyday activities and social participation of people with a disability (PWD) during the first wave of the COVID-19 pandemic. Methods: The search terms (disability and COVID-19) were used in four databases: CINAHL, Medline (Ovid), EMBASE and Web of Science. The search conducted from January 2019 to September 22, 2020, identified 465 peer reviewed articles and abstracts and were screened in Covidence software. Studies were included if they had the terms "COVID-19" and "disability," were published in English, and specifically examined how COVID-19 impacted the daily lives of PWD. Exclusion criteria included: disability as a symptom or result of COVID-19, the health outcomes when PWD acquired COVID-19, disability leave for someone who is sick and the risk of acquiring the disease for PWD. 74 articles met the inclusion criteria and were analyzed via data charting. Charting began with existing barriers and facilitators identified by the World Health Organization and new barriers and facilitators, that emerged from the texts were added during this process. Results: The barriers that emerged included: access to information, ease of communication, financial impacts, mental health impacts, access to essential services, physical safety, educational challenges, and changes to care and rehabilitation. Significant facilitators included: changes to care and rehabilitation, new innovations, social and familial support and inclusive policy measures. Conclusion: COVID-19 exacerbated existing challenges in the lives of PWD and raised new quality of life concerns. Findings also demonstrate that policy makers, health care professionals and others continually support PWD in times of crisis.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».