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Enregistrement W4300926111 · doi:10.1136/jech-2022-ssmabstracts.56

OP57 Intergenerational interventions and their effect on social and mental wellbeing of both children and older people – a mapping review and evidence gap map

2022· review· en· W4300926111 sur OpenAlexaboutno aff
Jo Thompson Coon, Fiona Campbell, Rebecca Whear, Jane Barlow, Andrew Booth, Ellie Robinson Carter, Morwenna Rogers, Anthea Sutton, Stuart Cohen, Richard A. Sharpe

Notice bibliographique

RevueSSM Annual Scientific Meeting · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusSocial classInequalityDemographySocial inequalityGovernment (linguistics)Psychological interventionGeographyNorth eastPopulationMental healthMedicineSociologySocioeconomicsPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Opportunities for social connection between generations have diminished over recent decades because of changes in the way that we live and work. Intergenerational programmes may have a role in re-establishing connections thereby reducing loneliness and exclusion, improving mental health and tackling important issues such as ageism. However commissioning decisions are complex due to the range of options available. <h3>Methods</h3> We produced an evidence gap map which provides an overview of the volume, diversity and nature of evidence to improve understanding of the role of intergenerational activities in health and social care. We searched sixteen bibliographic databases for research of any design in September 2021. We also searched websites of relevant organisations. Eligible studies included older adults and children/young people where there was at least one skipped generation taking part in an intervention seeking to bring older and younger people together to achieve positive health, social or educational outcomes. We used the Depth of Intergenerational Engagement Scale as the framework for describing interventions; this scale places activities on a continuum, with points that correspond to different levels of intergenerational engagement, ranging from initiatives that provide no direct contact between age groups (Level 1) to those that promote intensive contact and ongoing opportunities for intimacy (Level 7). We used EPPI-Mapper software to create an interactive map of the evidence. <h3>Results</h3> We included 500 research studies (27 systematic reviews, 238 quantitative comparative (of which 38 were randomised controlled trials), 232 qualitative, 103 observational and 82 mixed methods). Studies were conducted in 26 countries with the most frequent being the US (n=327), Canada (n=33), UK (n=28) and Australia (n=25). Just over half the studies (n=276/500) involved regular meetings between younger and older people over several months (Level 5 on the Depth of Intergenerational Engagement Scale); activities ranged from arts and crafts, reading and letter writing to environmental activities. Most commonly reported outcomes for children/younger people were attitudes towards older people, knowledge and attainment and intergenerational interactions. For older people they were mental wellbeing, agency, attitudes towards younger people and intergenerational interactions. Studies also reported economic outcomes (n=3 studies), adverse or unexpected outcomes (n=46 studies) and factors affecting implementation of interventions (n=180 studies). Many studies measured and reported outcomes for one generation only with the opposite generation being considered as being part of the intervention. <h3>Conclusion</h3> The map provides an invaluable resource for those who commission, deliver and research services in this area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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