Timely Considerations of Using the de Jong Gierveld Loneliness Scale with Older Adults Living in Long-Term Care Homes: A Critical Reflection
Notice bibliographique
Résumé
Context: Despite being widely used with older adults in the community, there is limited literature on using the de Jong Gierveld Loneliness Scale with older adults living in long-term care (LTC). Objective: The purpose of this article is to discuss the considerations of using this scale with older adults in LTC. Method: Our team consisted of older person and family partners, a clinician, and academic researchers working together in all stages of research using the Loneliness scale to conduct individual interviews with 20 older adults in LTC in Vancouver, Canada, as part of a study exploring the experience of loneliness during the COVID-19 pandemic. Team reflection was embedded in the research process, with reflection data consisting of data transcripts, field notes, and regular team meeting notes. Thematic analysis was employed to identify lessons learned and implications. Findings: Participants had various challenges responding to the scale. Our analysis identified five themes: a) diverse meanings of loneliness, b) multi-faceted factors of loneliness, c) technical challenges, d) social desirability, and e) situational experience. We also offer five recommendations to consider when using this scale with older adults in LTC. Limitations: We used this scale with a small sample of older adults in LTC, which is a more time and labour-intensive population. Data on marital status and educational background was not collected but might help in understanding considerations for using the scale with older adults in LTC. Implications: We offer practical recommendations for using the scale with older adults in LTC, especially how qualitative open-ended questions can complement the scale by providing useful insights into context and complex experiences.
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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 | 0,176 | 0,293 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».