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Enregistrement W4402993203 · doi:10.2196/58895

Disaster Preparedness Intervention for Older Adults (Seniors’ Positive Involvement in Community Emergencies): Protocol for a Quasi-Experimental Study

2024· article· en· W4402993203 sur OpenAlexvenueno aff
Sharon White, Joseph S. Lightner, Julia Crowley, Amanda Grimes, Kathleen Spears, Steven R. Chesnut

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintIntervention (counseling)PreparednessGerontologyProtocol (science)Suicide preventionMedical emergencyPoison controlPsychologyMedicineDisaster preparednessEmergency managementNursingComputer scienceWorld Wide WebAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adults comprise a substantial proportion of the US population requiring support during disaster events. Previous research demonstrates that older adults are resilient but deficient in disaster preparedness and lacking in community engagement. There is a gap in high-quality research in this area. OBJECTIVE: This study aims to fill this gap by developing a 4-phase intervention to improve mobility and balance, decrease fall risks (mitigation), increase knowledge of disaster preparedness (preparedness), improve community emergency operation plans (response), and improve self-efficacy in disaster recovery (recovery) for older adults. METHODS: This is a community-based, 10-month study in a large Midwestern urban and suburban location targeting community-dwelling older adults. The 4 phases of interventions address mitigation, preparedness, response, and recovery-aspects improving outcomes from disaster events. In total, 4 to 6 one-hour seminars each month are provided to community-dwelling older adults to improve disaster preparedness and recovery planning. A critical incident packet with resources on essential information such as medications, a communication plan, evacuation resources, and supplies was started and is being reviewed. Preintervention surveys are orally given, with research assistants aiding in any difficulties the participants have. After the surveys, 2 individual 20-minute presentations separated by a short break for snacks and initial completion of their disaster plan preserve the older adult's attention. Mitigation efforts to improve mobility and safety are offered with 10 visits to the older adults' residences, adapting physical activity and balance exercises to the individual's needs. To address response needs, the emergency operations plans for 2 of the major cities are being amended for specific functional needs and access guidelines. Measurements include accelerometers to assess improvement in mobility, fall risk assessments, an abbreviated Federal Emergency Management Association Household Survey, an assessment for disaster engagement with partners tool, a brief pain inventory assessment, and the General Self-Efficacy Scale. We analyze data descriptively and compare pre- and postintervention data for each phase with paired-samples t test and other nonparametric techniques (proportion tests and Wilcoxon signed-rank tests). Overarching objectives prioritized during this intervention include underscoring respect for the experience and resilience found in older adults and engaging them in specialized roles to support their communities during disaster events. RESULTS: The intervention was funded in July 2023; enrollment began in November 2023 and is continuing. We will conclude data collection by July 2025. Published study results can be expected in early 2025. CONCLUSIONS: With improved disaster preparedness, mobility, recovery planning, and inclusion as a resource in community disasters, older adults are expected to be safer and be able to age in place. If successful, future studies will focus on outreach and sustainability. This study will serve as a model for older adult disaster preparedness and community involvement. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/58895.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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