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Enregistrement W4229067959 · doi:10.1371/journal.pone.0266328

Reducing social isolation during the COVID-19 pandemic: Assessing the contribution of courtesy phone calls by volunteers

2022· article· en· W4229067959 sur OpenAlexafffundabout
Louise Normandin, Caroline Wong, Vincent Dumez, Kathy Malas, Alexandre Grégoire, Julie Grégoire, Lise Pettigrew, Nicolas Allanot, Cécile Vialaron, Sabrina Anissa El Mansali, Christine Nguyen, Fabrice Brunet, Marie‐Pascale Pomey

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCourtesyPhoneSocial isolationIsolation (microbiology)VolunteerMedicinePhone callPandemicFamily medicineRecreationSocial distancePsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseasePsychiatryInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: During the COVID-19 pandemic, restrictions were imposed on visits in hospitals in the province of Quebec, Canada in an effort to reduce the risk of viral exposure by minimizing face-to-face contact in order to protect patients, visitors and staff. These measures led to social isolation for patients. In order to reduce this isolation, CHUM (the Centre hospitalier de l'Université de Montréal, a teaching hospital) shifted from in-person visits to courtesy telephone calls delivered by volunteers from CHUM's Volunteers, Recreation and Leisure Department. OBJECTIVES: To study: (1) the contribution made by these calls to reducing isolation and their limitations, (2) how the calls can be improved, and (3) whether they should be maintained, based on the views of patients and volunteers. METHODOLOGY: This study examined two populations. The first one consisted of 189 adult patients hospitalized at CHUM who received a courtesy phone call from a volunteer and the second one consisted of the 25 CHUM volunteers who made these calls. Quantitative data were collected from patients and volunteers through questionnaires and a Smartsheet. The patient questionnaire evaluated isolation, the courtesy phone calls, the relationship of trust with the volunteer and sociodemographic questions. The volunteer questionnaire evaluated the appropriateness of the technology for the intervention, the support and training received, the impacts of the courtesy phone call on both the patients and the volunteers, an experience report and sociodemographic information. In addition, a focus group was held with 7 volunteers. Then the verbatim were transcribed and analyzed using QDA miner software. RESULTS: From April 27, 2020 to September 5, 2020 more than 11,800 calls were made, mainly concerning hospitalization conditions or home follow-ups (n = 83), and relationships with relatives, friends, and family (n = 79). For 73.6% of hospitalized patients, the courtesy calls from volunteers were a good response to their needs, and 72% of volunteers agreed. 64.5% of patients felt less isolated and 40% of volunteers felt useful. CONCLUSION: Our data suggest that patients felt less isolated during their hospitalization because of the courtesy calls made by the volunteers, that smartphones could also be used for video calls and, finally, that maintaining this type of service seems as relevant after as during a pandemic to provide social interactions to people isolated for medical reasons.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
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'admission3
Résumé présentoui

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