COVID-19 experiences of social isolation and loneliness among older adults in Africa: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Social isolation and loneliness (SI/L) are considered critical public health issues. The primary objective of this scoping review is to document the experience of SI/L among older adults in Africa during the COVID-19 pandemic, given research gaps in this area. We identified the reasons for SI/L, the effects of SI/L, SI/L coping strategies, and research and policy gaps in SI/L experiences among older adults in Africa during COVID-19. Methods: Six databases (PubMed, Scopus, CINAHL, APA PsycINFO, Web of Science, and Ageline) were used to identify studies reporting the experiences of SI/L among older adults in Africa during the COVID-19 lockdown. We adopted the Joanna Briggs Institute (JBI) methodology and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). Results: Social isolation and loneliness due to COVID-19 in Africa affected older adults' mental, communal, spiritual, financial, and physical health. The use of technology was vital, as was the role of social networks within the family, community, religious groups, and government. Methodological challenges include the risk of selective survival bias, sampling biases, and limited inductive value due to context. Also, lack of large-scale mixed methods longitudinal studies to capture the experiences of older adults during COVID-19. There were essential policy gaps for African mental health support services, media programs, and community care service integration targeting older adults in the era of the COVID-19 lockdown. Discussion: Like in other countries, COVID-19 lockdown policies and the lockdown restrictions primarily caused the experience of SI/L among older adults in Africa. In African countries, they resulted in a severance of older adults from the cultural structure of care for older adults and their familial support systems. Weak government intervention, personal situations, challenges regarding technology, and detachment from daily activities, disproportionately affected older adults in Africa.
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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 | 0,012 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».