Investigating the impact of COVID-19 on individuals with visual impairment
Notice bibliographique
Résumé
We present a comprehensive review of the various challenges that individuals with visual impairment (VI) face during the COVID-19 pandemic. A structured review was done using online databases PubMed, EMBASE, and grey literature databases between 19 April 2021 and 4 August 2021, using search terms ‘COVID-19’, ‘SARS-CoV-2’, ‘Coronavirus’, or ‘pandemic’ combined with ‘visually impaired’, ‘visual impairment’, or ‘Blind’. Studies included were written in English, published after the World Health Organization (WHO) declaration of the COVID-19 Pandemic (11 March 2020), and focused on the VI population during the pandemic. The initial search yielded 702 publications, of which 20 met our inclusion criteria and were included in analysis. Emotional distress from deteriorating mental health and social isolation were considerably higher in the VI population. For a community that relies on spatial awareness and touch, regulations related to social distancing and avoiding contact were considerable barriers. Further challenges were noted in accessing healthcare, care, receiving timely health information and changes in regulations, adequately sanitizing, using technology, and completing activities of daily living. In the unprecedented times of the COVID-19 pandemic, the VI community has faced unique challenges. A more holistic and inclusive approach needs to be adopted to ensure that more vulnerable populations are adequately cared for.
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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».