Psychological interventions for loneliness and social isolation among older adults during medical pandemics: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is little research conducted to systematically synthesize the evidence on psychological interventions for social isolation and loneliness among older adults during medical pandemics. This systematic review aims to address this information gap and provides guidance for planning and implementing interventions to prevent and reduce loneliness and social isolation for older adults, especially during medical pandemics. METHODS: Four electronic databases (EMBASE, PsychoInfo, Medline and Web of Science) and grey literature from 1 January 2000 to 13 September 2022 were searched for eligible studies on loneliness and social isolation. Data extraction and methodological quality assessment on key study characteristics were conducted independently by two researchers. Both qualitative synthesis and meta-analysis were used. RESULTS: The initial search yielded 3,116 titles. Of the 215 full texts reviewed, 12 intervention articles targeting loneliness during the COVID-19 pandemic met the inclusion criteria. No studies were found concerning intervention with respect to social isolation. Overall, interventions targeting social skills and the elimination of negativities effectively alleviated the feelings of loneliness in the older population. However, they had only short-term effects. CONCLUSION: This review systematically summarised the key characteristics and the effectiveness of existing interventions addressing loneliness in older adults during the COVID-19 pandemic. Future interventions should focus on social skills and eliminating negativities and be tailored to the needs and characteristics of older people. Repeated larger-scale randomized controlled trials and long-term effectiveness evaluations on this topic are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».