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Enregistrement W4391480337 · doi:10.1017/s1041610223001795

Social connection in long-term care homes

2023· article· en· W4391480337 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Bethell, Andrew Sommerlad, Hannah Chapman, Neha Dewan, Madalena P. Liougas, Hannah M. O’Rourke, Katherine S. McGilton

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoAlberta Health ServicesUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessGerontologyPsychologyLong-term careQuality of life (healthcare)Social supportSocial isolationMental healthMedicineNursingSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:Social connection is a basic human need and is important for quality of life and care for residents in long-term care (LTC) homes. Research has established associations between aspects of social connection (e.g., social engagement, social support and loneliness) and mental health outcomes (e.g., depression). Yet, despite living in a congregate setting, those in LTC homes often experience poor social connection. Social connection has unique considerations for LTC homes, including that most residents are living with cognitive impairment or dementia, which requires a customized measurement approach.Research Objective:The social connection in long-term care home residents (SONNET) study aims to improve measurement of social connection in LTC homes by addressing three specific questions: (1) What existing measures assess social connection in LTC homes and what are their psychometric properties? (2) What do residents, families, staff and clinicians consider to be the important elements of social connection in LTC homes? (3) Can a new measure accurately assess social connection in LTC home residents?Method:The three study questions will be addressed through: (1) A systematic review of existing measures, where measures will be characterized using content analysis and COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement INstruments (COSMIN) methods; (2) Qualitative interviews with residents, families, staff and clinicians to understand important aspects of social connection, and, (3) Development and testing of a new measure of social connection in Canada and the UK.Preliminary results of the ongoing study:Previous research will be discussed, including a scoping review summarizing research evidence linking social connection to mental health outcomes as well as strategies to build and maintain social connection during the COVID-19 pandemic. The SONNET study update will include preliminary findings from the systematic review and qualitative interviews, as well as development of a conceptual model and key considerations for a new measure.Conclusion:Social connection is an important concept in LTC homes. A robust measure of social connection, developed specifically for this setting, will enable researchers and care settings to test the effects of interventions and to report outcomes at the individual-, home- and system-level.

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)0,025
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,400 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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