Strengthening Social Capital to Address Isolation and Loneliness in Long-term Care Facilities During the COVID-19 Pandemic: Protocol for a Systematic Review of Research on Information and Communication Technologies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has had the greatest impact in long-term care facilities (LTCFs) by disproportionately harming older adults and heightening social isolation and loneliness (SIL). Living in close quarters with others and in need of around-the-clock assistance, interactions with older adults, which were previously in person, have been replaced by virtual chatting using information and communication technologies (ICTs). ICT applications such as FaceTime, Zoom, and Microsoft Teams video chatting have been overwhelmingly used by families to maintain residents' social capital and subsequently reduce their SIL. OBJECTIVE: Because of the lack of substantive knowledge on this ever-increasing form of social communication, this systematic review intends to synthesize the effects of ICT interventions to address SIL among residents in LTCFs during the COVID-19 period. METHODS: We will include studies published in Chinese, English, and French from December 2019 onwards. Beyond the traditional search strategy approach, 4 of the 12 electronic databases to be queried will be in Chinese. We will include quantitative and intervention studies as well as qualitative and mixed methods designs. Using a 2-person approach, the principal investigator and one author will blindly screen eligible articles, extract data, and assess risk of bias. In order to improve the first round of screening, a pilot-tested algorithm will be used. Disagreements will be resolved through discussion with a third author. Results will be presented as structured summaries of the included studies. We plan to conduct a meta-analysis if sufficient data are available. RESULTS: A total of 1803 articles have been retrieved to date. Queries of the Chinese databases are ongoing. The systematic review and subsequent manuscript will be completed by the fall of 2022. CONCLUSIONS: ICT applications have become a promising avenue to reduce SIL by providing a way to maintain communication between LTCF residents and their families and will certainly remain in the post-COVID-19 period. This review will investigate and describe context-pertinent and high-quality programs and initiatives to inform, at the macro level, policy makers and researchers, frontline managers, and families. These methods will remain relevant in the post-COVID-19 era. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/36269.
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 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 | 0,085 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 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 ».