Relationship Between Psychological Impacts of COVID-19 and Loneliness in Patients With Dementia: A Cross-Sectional Study From Iran
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Although the COVID-19 pandemic has affected people all around the world, the elderly is at a higher risk of suffering from its consequences. One of the serious concerns is developing loneliness and post-traumatic stress symptoms, which may contribute to cognitive decline at older ages. This study aimed to examine the psychological responses and loneliness in elderly patients diagnosed with dementia. Methods: Twenty-one patients diagnosed with dementia, with ages older than 40, and 19 caregivers were enrolled in the study. The patients have undergone a comprehensive neuropsychiatric interview and were assessed with De Jong Gierveld Scale for loneliness and Impact of Event Scale-Revised (IES-R). The severity of dementia was assessed by Functional Assessment Staging Tool (FAST Scale) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Results: -value: 0.046). There was a negatively significant correlation between MoCA score and avoidance. Hyperarousal was significantly correlated with emotional loneliness in patients. Conclusion: We found a direct relationship between cognitive decline and the psychological impacts of COVID-19. Our results highlight the need for more comprehensive studies to further investigate the influence of the pandemic on the worsening of cognitive impairment and loneliness in patients with dementia.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».