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Enregistrement W4312003874 · doi:10.1093/geroni/igac059.2810

EXAMINING THE HEALTH EQUITY OF PEOPLE WITH DEMENTIA DURING THE COVID-19 PANDEMIC: FIRST INSIGHTS FROM A TWITTER STUDY

2022· article· en· W4312003874 sur OpenAlexaff
Juanita-Dawne Bacsu, Megan E. O’Connell, Allison Cammer, Soheila Ahmadi, Corinne Berger, Mehrnoosh Azizi, Rory Gowda-Sookochoff, Karl S Grewal

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPandemicHealth equityThematic analysisHealth careEquity (law)PsychologySocial isolationPublic relationsMedicinePolitical sciencePublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Qualitative researchNursingSociologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The COVID-19 pandemic has deepened issues of health inequity and social injustice against people with dementia. Despite having one of the highest mortality rates, little research focuses on the COVID-19 impact of people with dementia. This presentation aims to: 1) explore the COVID-19 experiences and key factors of health inequity among people with dementia during the pandemic; and 2) identify actions to improve the health equity of people with dementia in the pandemic. We collected 6,243 relevant tweets using the Twint application in Python from September 8, 2020, to December 8, 2021. Tweets were divided among eleven coders and analyzed using thematic analysis. Analysis identified three primary themes: structural inequities (e.g., restricted access to health and support services, ageism, social isolation, vaccination barriers, and inadequate staffing in care facilities); frustration and despair due to loss (e.g., loss of cognitive abilities, loss of time with loved ones, and loss of life); and resiliency and hope for the future (e.g., lifting of restrictions and COVID-19 vaccine). There is an urgent need for policymakers to improve the health equity of people with dementia in the pandemic. Tackling COVID-19 inequities requires revisiting infection control policies to improve access to health and support services, recognizing the essential role of family care partners, and providing resources to help support people with dementia during the pandemic. Moreover, it is essential that COVID-19 policy responses are informed by evidence-informed research and authentic partnerships that embrace the insight and lived experiences of people with dementia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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