COVID-19 Related Shifts in Social Interaction, Connection, and Cohesion Impact Psychosocial Health: Longitudinal Qualitative Findings from COVID-19 Treatment Trial Engaged Participants
Notice bibliographique
Résumé
While effective for slowing the transmission of SARS-CoV-2, public health measures, such as physical distancing and stay-at-home orders, have significantly shifted the way people interact and maintain social connections. To better understand how people sought social and psychological support amid the pandemic, we conducted a longitudinal qualitative evaluation of participants enrolled in a COVID-19 treatment trial (N = 30). All participants from the parent trial who consented to being contacted for future research studies were recruited electronically via email, and first-round virtual interviews were conducted between December 2020 and March 2021. Participants who participated in first-round interviews were contacted again, and follow-up interviews were conducted in January–February 2022. The results reported significant shifts in how participants connected to social support, including changes from physical to virtual modalities, and using different social networks for distinct purposes (i.e., Reddit/Facebook for information, WhatsApp for community connection). While having COVID-19, profound loneliness during isolation was described; yet, to mitigate effects, virtual support (i.e., emotional, knowledge-seeking) as well as in-person material support (e.g., groceries, snow-shoveling), were key. Public health efforts are needed to develop interventions that will improve the narratives about mental health challenges related to COVID-19 isolation, and to provide opportunities to share challenges in a supportive manner among social networks. Supporting social cohesion, despite the everchanging nature of COVID-19, will necessitate innovative multimodal strategies that learn from lived experiences across various stages of the pandemic.
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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 | 0,036 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».