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Enregistrement W4229027144 · doi:10.1111/hsc.13826

Differential impacts of <scp>COVID</scp> ‐19 and associated responses on the health, social well‐being and food security of users of supportive social and health programs during the <scp>COVID</scp> ‐19 pandemic: A qualitative study

2022· article· en· W4229027144 sur OpenAlexaffabout
Cília Mejía-Lancheros, Samira Alfayumi‐Zeadna, James Lachaud, Patricia O’Campo, Evie Gogosis, George Da Silva, Vicky Stergiopoulos, Stephen W. Hwang, Naomi Thulien

Notice bibliographique

RevueHealth & Social Care in the Community · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthPublic Health OntarioUniversity of TorontoToronto General HospitalSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthLonelinessThematic analysisPublic healthPandemicSocial isolationAnxietyMedicinePsychologyEnvironmental healthSocial distanceQualitative researchPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingDiseaseSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of the coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic on the lives of underserved populations are underexplored. This study aimed to identify the impacts of the COVID-19 pandemic and associated public health responses on the health and social well-being, and food security of users of Housing First (HF) services in Toronto (Canada) during the first wave of the COVID-19 pandemic. This qualitative descriptive study was conducted from July to October 2020 in a subsample of 20 adults with a history of homelessness and serious mental disorders who were receiving HF services in Toronto. A semi-structured interview guide was used to collect narrative data regarding health and social well-being, food security and access to health, social and preventive services. A thematic analysis framework guided analyses and interpretation of the data. The COVID-19 pandemic and response measures had a variable impact on the health, social well-being and food security of participants. Around 40% of participants were minimally impacted by the COVID-19 pandemic. Conversely, among the remaining participants (impacted group), some experienced onset of new mental health problems (anxiety, stress, paranoia) or exacerbation of pre-existing mental disorders (depression, post-traumatic stress disorder and obsessive-compulsive disorder). They also struggled with isolation and loneliness and had limited leisure activities and access to food goods. The pandemic also contributed to disparities in accessing and receiving healthcare services and treatment continuity for non-COVID-19 health issues for the negatively impacted participants. Overall, most participants were able to adhere to COVID-19 public health measures and get reliable information on COVID-19 preventive measures facilitated by having access to the phone, internet and media devices and services. In conclusion, the COVID-19 pandemic and associated response measures impacted the health, social well-being, leisure and food security of people with experiences of homelessness and mental disorders who use supportive social and housing services in diverse ways.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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