COVID-19-Related Changes in Assistance Networks for U.S. Older Adults with and without Dementia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Prepandemic research suggests assistance networks for older adults grow over time and are larger for those living with dementia. We examined how assistance networks of older adults changed in response to the onset of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and whether these changes differed for those with and without dementia. METHODS: We used 3 rounds of the National Health and Aging Trends Study. We estimated multinomial logistic regression models to test whether changes in assistance networks during COVID-19 (2019-2020)-defined as expansion, contraction, and adaptation-differed from changes prior to COVID-19 (2018-2019). We also estimated ordinary least squares regression models to test differences in the numbers of helpers assisting with one (specialist) versus multiple (generalist) domains before and during COVID-19. For both sets of outcomes, we investigated whether pandemic-related changes differed for those with and without dementia. RESULTS: Over all activity domains, a greater proportion of assistance networks adapted during COVID-19 compared to the pre-COVID-19 period (relative risk ratio = 1.19, p < .05). Contractions in networks occurred for those without dementia. Transportation assistance contracted for those with and without dementia, and mobility/self-care assistance contracted for those with dementia. The average number of generalist helpers decreased during COVID-19 (β = -0.09, p < .001). DISCUSSION: Early in the pandemic, assistance networks of older adults adapted by substituting helpers, by contracting to reduce exposures with more intimate tasks for recipients with dementia, and by reducing transportation assistance. Future research should explore the impact of such changes on the well-being of older adults and their assistance networks.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».