Content Analysis of Perceived Social Isolation Remedies Shared in a National E-Survey (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>BACKGROUND</title> Older people are experts on what a quality social life looks like while living most at risk for COVID-19-related health harms. Older Canadians have helped raise awareness of the physical and mental detriments of social isolation. Remedial initiatives that build on older people’s lived experiences are also important initiatives. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> When public health restrictions were lifted in the Summer of 2022, we aimed to collect evidence grounded in older people’s everyday lived experiences about transitioning into open spaces while COVID-19 still lingered. </sec> <sec> <title>METHODS</title> This study was part of a larger e-survey project about mentally healthy living among 1,327 community-dwelling persons 60+ years of age. A sample stratified by age, sex, and education to approximate the Canadian population was asked: With COVID-19 public health measures lifting, based on your own experience, what would you suggest other older Canadians do to reduce social isolation? They responded as they saw fit. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> Content analysis of 1,189 open-text messages revealed four calls to action: 1) Cultivating community; 2) Making room for what’s good; 3) Don’t let your guard down; and 4) Voiced out challenges. All four remedies were similarly endorsed, regardless of messengers’ age, sex, gender identity, and perceived health. Making room for what’s good seemed more amiable for those navigating newly open spaces without a chronic illness. Education level was linked with endorsing guarded social transitions. </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> While COVID-19 is no longer a global health risk, a worrisome proportion of older people still live more isolated lives. We encourage health and social care practitioners and older people themselves to share the messages identified in this study with more isolated others. </sec>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».