Before the COVID-Vaccine—Vulnerable Elderly in Homecare
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: At the beginning of 2020, the COVID-19 virus was spreading all over the world. Frail elderly were at risk for illness and death. Isolation seemed to be the best solution. The aim of this paper was to describe how the lockdown affected elderly homecare patients. METHODS: We used an international self-reported screening instrument built on well-documented risk factors adapted to COVID-19. We considered ethical, legal, and practical concerns. The research included telephone interviews with 30 homecare patients. RESULTS: Seventy percent lived alone. Seventy-three percent of the sample suffered from major comorbidity. Cardiovascular disorder was the most frequent diagnosis. Nineteen (63.3%) needed help for personal care. Several of the participants were lonely and depressed. The homecare teams struggled to give proper care. The health authorities encouraged the population to reduce their outside physical activities to a minimum. The restrictions due to COVID-19 affected daily life and several respondents expressed uncertainties about the future. CONCLUSIONS: It is important to describe the patients' experiences in a homecare setting at the initiation of lockdowns due to COVID-19. The isolation protected them from the virus, but they struggled with loneliness and the lack of physical contact with their loved ones. In the future, we need to understand and address the unmet needs of elderly homecare patients in lockdown.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».