A Triple Jeopardy: Inadequate Knowledge about COVID-19 among Older Persons with Psychiatric Diagnosis attending a Geriatric Centre in Southwest Nigeria.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older persons with mental illnesses have been affected by COVID-19 because of reduced access to routine health care, the adverse social impacts of preventive strategies and inadequate knowledge of the COVID-19 pandemic. Adequate knowledge is crucial to ensuring adherence to the right preventive practices. OBJECTIVES: This study evaluates the knowledge gaps about COVID-19 and preventive practices among older persons with psychiatric diagnoses (PD) in comparison with older persons with non-psychiatric diagnosis (nPD). METHODS: A hospital-based comparative study was conducted among older persons attending the sycho-geriatric and Healthy Ageing clinics of the Geriatric Centre, University College Hospital, Ibadan, Nigeria. Data were gathered with a semi-structured interviewer-administered questionnaire, and SPSS version 23 was used to analyse the data. Level of significance was set at 5%. RESULTS: 390 respondents aged 60 and above were sampled in the two groups: 195 with PD and 195 with nPD. Their mean age was PD:72.2 (±7.4) years and nPD:71.0 (±8.0) years. Majority were aware of the ongoing pandemic (PD:95.9%; nPD:96.4%). The use of facemask (PD:89.7%; nPD:86.7%) was the commonest preventive practice. Male gender (OR: 2.09, CI ;1.14-3.86, p = 0.018) and education (OR: 5.10, CI; 1.15-22.67, p=0.032) were predictors of knowledge among PD and nPD respectively. CONCLUSION: Older persons with psychiatric diagnoses have more gaps in their knowledge of COVID-19. Inadequate knowledge about COVID-19 could further put them in jeopardy of contracting the virus with its associated morbidity and mortality, in addition to the risk that old age and mental illness contribute. Health education programs about COVID-19 targeting the older population with mental illnesses would be beneficial.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».