Understanding the social and leisure needs of lonely and socially isolated older adults living in residential care: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Rates of loneliness and social isolation increase following the transition to residential care and are associated with poor health outcomes. One way to mitigate these experiences is through meaningful recreation, however, there is research to suggest that currently available programming does not meet the needs of lonely and socially isolated residents. Therefore, the objectives of the current study were to investigate: (1) the lived experience of loneliness and social isolation in residential care, (2) engagement and use of available resources by these residents, and (3) insights as to how programming can further address their needs.Methods: Qualitative interviews were conducted with ten staff members and 14 residents. Interviews were transcribed and analysed using thematic analysis.Results: Three themes emerged from the data: (1) Feelings of loneliness and social isolation (subthemes: loneliness and social isolation differ, contributors, and coping strategies), (2) Recreation and social participation (subthemes: program engagement and barriers to participation), and (3) Supporting residents’ needs (subthemes: suggestions for meaningful recreation and resources).Conclusion: Loneliness and social isolation are idiographic experiences. Contributors to loneliness and social isolation are also reported as barriers to attending programming. Recommendations are made, many of which rely on greater staffing resources and psychoeducation.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».