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Enregistrement W4388523444 · doi:10.3389/fpubh.2023.1166106

Impact of the COVID-19 pandemic on community-based brain injury associations across Canada: a cross-sectional survey study

2023· article· en· W4388523444 sur OpenAlexafffundabout
Ana Paula Salazar, Carolina Bottari, Sophie Lecours, Michelle M. McDonald, Monique A. M. Gignac, Bonnie Swaine, Julia Schmidt, Carolyn Lemsky, Ashley Brosda, Lisa Engel

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaInstitute for Work & HealthUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversity of TorontoUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychosocialLonelinessPandemicPublic healthCross-sectional studyMedicineDescriptive statisticsFamily medicineAnxietyPsychologyNursingPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID-19 pandemic created new difficulties for people living with brain injury, their families, and caregivers while amplifying the challenges of community-based associations that support them. We aimed to understand the effects of the pandemic on clients who live with brain injury, as well as on the provision of community brain injury services/programs in Canada. Methods: Online cross-sectional survey conducted in January 2022. Representatives of brain injury associations across Canada completed the 31 open- and closed-ended questions about meeting clients' needs, addressing public health guidelines, and sustaining the association. Data were analyzed using descriptive statistics (close-ended questions) and qualitative content analysis (open-ended questions). Results: Of the 45 key representatives from associations in Pacific/Western (40%), Central (56%), and Atlantic Canada (4%), the majority were paid executive directors (67%). Participants reported that the most frequent psychosocial challenges experienced by their clients during the pandemic were social isolation (98%), loneliness (96%), and anxiety (93%). To alleviate these challenges, associations implemented wellness checks and psychosocial support. Most respondents (91%) affirmed that clients faced multiple technological barriers, such as a lack of technological knowledge and financial resources for devices and/or internet. In the open-ended questions, twenty-nine (64%) associations reported providing clients with devices, technology training, and assistance. Regarding public health measures, thirty (67%) respondents reported that clients had challenges understanding and/or following public health guidelines. Forty-two associations (93%) provided tailored information to help clients understand and comply with public health measures. Although associations (67%) received pandemic-related funding from the Canadian government they still struggled with the association's sustainability. Thirty-four (76%) lost funding or financial resources that prevented them from delivering programs or required the use of reserve funds to continue to do so. Only 56% reported receiving sufficient funding to address additional COVID-19-related expenses. Conclusion: Although the pandemic added further challenges to the sustainability of brain injury associations across Canada, they quickly adapted services/programs to respond to the increasing and varied needs of clients, while complying with protective measures. To ensure community associations' survival it is essential to aptly recognize the vital role played by these associations within the brain injury care continuum.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,366
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,148 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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