MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4210845623 · doi:10.1017/s0714980821000581

The Experience of Older Adults Socially Distancing during the Early Stages of the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4210845623 sur OpenAlexaff
Heather Nelson, Beverlee Ziefflie, Deborah Norton, Susan Page, Rhonda Unique, Paula Mayer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensSaskatchewan Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicSocial distanceSocial isolationThematic analysisIsolation (microbiology)DistancingPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GerontologyMental healthQualitative researchMedicineDiseasePsychiatrySociologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the early stages of the COVID-19 pandemic, individuals were asked to stay home and restrict outings to limit the spread of the virus. Physical isolation was particularly emphasized for older adults over the age of 60 who, because of their age and related medical conditions, were at increased risk of severe disease and death from the virus. This led to reduced spread of the virus but also to social and emotional health challenges for older adults. Protecting the physical health of older adults was of the utmost importance during the pandemic but supporting social and mental health must not be overlooked. This patient-oriented qualitative study involved 40 interviews with older adults, conducted in the early stages of the pandemic, followed by a thematic analysis. Three themes were derived from the findings: subverted life plan, emotional impacts, and creating a path forward. The findings from this study will help inform current physical and social distancing guidelines during the ongoing COVID-19 pandemic. Moreover, findings indicate that social and emotional challenges with ongoing physical and social isolation must be taken into consideration for future pandemics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,010
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement→Même sujetHealth disparities and outcomes→Travaux en français237 207→