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Enregistrement W4386877896 · doi:10.1017/s0714980823000351

Social Connectedness Between Family Caregivers and Older Adults Living in Long-Term Care Homes in the Context of COVID-19

2023· article· en· W4386877896 sur OpenAlexaff
Anna Garnett, Hannah Pollock, Natalie Floriancic, Kristin Prentice, Lorie Donelle, Carri Hand, Abe Oudshoorn, Yolanda Babenko‐Mould, Cheryl Forchuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial connectednessFeelingContext (archaeology)AnxietyQualitative researchPsychologySocial supportGerontologyLong-term careAging in placeMental healthSocial isolationFamily caregiversMedicineSocial psychologyPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease (COVID-19) pandemic and resulting restrictions on physical access to long-term care homes culminated in health declines for older adults living there and their families. Knowledge gaps exist regarding maintaining social connectedness when physically separated. The study aimed to explore family members' perceptions of the impact that restrictions on physical access to long-term care homes had on the experience of social connectedness between family members and older adults living in long-term care. The method used was a qualitative description, using in-depth semi-structured interviews. Themes arising from inductive qualitative content analysis of 21 interviews with family members included: (a) lack of connection threatening mental, emotional health, and physical health; (b) navigating trust in the unknown; (c) feelings of stress and anxiety for family members; and (d) technology - an asset, but not for everyone. Study findings suggest more emphasis should be placed on supporting social connections between older adults and their families in the context of long-term care beyond COVID-19.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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