Virtual collaborative creative engagement in a pandemic world: creative connection for older adults with lived experience of dementia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Older adults were disproportionately affected by COVID-19, and isolation and loneliness became key risk factors for mental illness and decreased quality of life. Older adults with lived experience of dementia and their care partners experienced isolation, loneliness, anxiety and depression, already heightened due to social stigma. Reduced access to resources was a notable problem. Objective: (RTC) Project's virtual turn in program delivery during the pandemic, asking "How did virtual collaborative creative engagement (CCE) impact well-being for people living with dementia and their care partners?"; and "What are key elements of RTC's unique virtual CCE approach?" Methods: The study employs reflexive thematic analysis to analyse interviews and focus groups with the project's artist facilitators, researchers, peer collaborators living with dementia, and their care partners. Findings: Themes describe key elements of RTC's unique approach to virtual CCE and include: "Adjusting Expectations and Adapting to Technology"; "Re-imagining Creative Engagement in Virtual Space"; "Sustaining Reciprocal Caring, Learning, and Support"; "Disrupting Stigma and Welcoming a Wider Audience"; and "Supporting Well-being through Empowerment, Community, and Creativity." Discussion: Findings offer new perspectives on how virtual CCE not only has the potential to decrease loneliness and isolation and associated mental health risks for older adults living with dementia and their care partners, but also can work to disrupt stigmatizing representations of dementia, promote inclusion, and enhance citizenship.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».