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Enregistrement W4312102979 · doi:10.1093/geroni/igac059.2104

MENTAL HEALTH AND WELL-BEING OF OLDER CARERS DURING THE COVID-19 PANDEMIC: EVIDENCE FROM ENGLAND

2022· article· en· W4312102979 sur OpenAlexaboutno aff
Giorgio Di Gessa, Debora Price

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPandemicQuarter (Canadian coin)Social isolationOddsAnxietyLongitudinal studyGerontologyMedicineQuality of life (healthcare)PopulationLife satisfactionPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Logistic regressionPsychiatryEnvironmental healthNursingGeographySocial psychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Older people caring at home or in the community play a vital role in supporting population health and wellbeing and in protecting health and care systems, often at cost to their own health. Yet there has been very little research or policy attention given to this group of carers during the pandemic. Exploiting longitudinal data from Wave 9 (2018/19) and the first two COVID-19 sub-studies (June/July 2020; November/December 2020) of the English Longitudinal Study of Ageing, we use logistic and linear regression models to investigate associations between changes in provision of informal care and mental health during the pandemic, controlling for socio-demographic characteristics, pre-pandemic physical and mental health, and social isolation measures. During the first months of the pandemic, about a quarter of older people provided informal care (with ~10% caring for members living in the same household). Those caring in the household experience worse mental health during the pandemic. Even controlling for prior characteristics and lack of social interactions, those caring for family members in the household had higher odds of reporting elevated depressive symptoms (OR=1.67, 95%CI=1.07;2.62), poor self-rated health (OR=1.73, 95%CI=1.09;2.73), anxiety (OR=2.21, 95%CI=1.20;4.06) as well as lower quality of life (B=-0.85, 95%CI=-1.66;-0.05) and life satisfaction (B=-0.43; 95%CI=-0.78;-0.09) than those who were caring for friends and family outside the household. As we aim to build back society and restore the wellbeing of our populations, policies and services should be better directed to support those people who during the pandemic struggled to cope while caring for their family members.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,329 · 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
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