Older Adults’ Attitudes Regarding COVID-19 and Associated Infection Control Measures in Shanghai and Impact on Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
This cross-sectional study investigated health management, well-being, and pandemic-related perspectives in Shanghainese adults ≥50 years at the early stages of COVID-19 using a self-report survey in March−April, 2020. Items from the SSS, PHQ-9 and GAD-7 were administered. A total of 1181 primarily married, retired females participated. Many participants had hypertension (44.1%), coronary artery disease (CAD; 17.8%), and diabetes (14.5%). While most (n = 868, 73.5%) were strictly following control measures and perceived they could tolerate >6 months (n = 555, 47.0%) and were optimistic (n = 969, 82.0%). A total of 52 (8.2%) of those with any condition and 19 (3.5%) of those without a condition reported that the pandemic was impacting their health. Somatic symptoms were high (29.4 ± 7.1/36), with sleep/cognitive symptoms highest. Totals of 20.2% and 17.0% of respondents had elevated depressive and anxious symptoms, respectively; greater distress was associated with lower income (p = 0.018), having hypertension (p = 0.001) and CAD (p < 0.001), negative perceptions of global COVID-19 control (p = 0.004), COVID-19 spread (p < 0.001), impact on life/health (p < 0.001), compliance with control measures (p < 0.001), and the toleration of shorter time control measures (p < 0.001) in adjusted analyses. In conclusion, during the initial COVID-19 outbreak, most older adults were optimistic/resilient regarding the epidemic and control measures. However, the distress of older adults was not trivial, particularly in those with health issues.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».