A mixed methods feasibility study of a virtual group-based social support program for older adults in residential care
Notice bibliographique
Résumé
Objectives In response to calls for inventive ways to mitigate risks of physical distancing due to the COVID-19 pandemic for older adults living in residential care, the JAVA Music Club–Digital (JMC-D) was developed. The current feasibility study investigated benefits, usability, and implementation of weekly JMC-D sessions over 6 months.Method Employing a pre-post mixed methods study, depressive symptoms, loneliness, social isolation, and quality of life were measured at baseline, 3 and 6 months. Qualitative interviews were conducted at 3 months.Results Twenty-one residents were recruited. Across the three time points there was a large effect for depressive symptoms, social isolation, and quality of life, though not statistically significant. There was a significant immediate increase in happiness following engagement in the JMC-D sessions. Thematic analysis of semi-structured interviews generated two overarching themes: Experiencing the JMC-D (subthemes: Benefits, Navigating the virtual platform, Feedback) and Considerations for Implementation (subthemes: Perceived purpose, Characteristics that impact the experience, and Infrastructure and resources).Conclusion Findings are encouraging and suggest that the JMC-D may support emotional and other psychosocial indices of wellness in residential care during times of physical distancing. Appropriate staffing, resources, and internet accessibility are important for implementation and uptake.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».