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Enregistrement W4404809053 · doi:10.1370/afm.22.s1.6112

COVID-19: The Untold Story - A Qualitative Exploration of the Impacts of the Pandemic on Older Adults with Multimorbidity

2024· article· en· W4404809053 sur OpenAlexaffabout
Saifora Paktiss, Amanda Terry, Judith K. Brown, Bridget Ryan, Lorraine Bayliss

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Multimorbidity2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Qualitative researchComputer sciencePsychologySociologyMedicineVirologyComorbidityPsychiatrySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are direct impacts of having COVID-19 infection as well as wide reaching indirect impacts for the general population who experienced the pandemic, such as social isolation. Older adults and those with multimorbidity were among the population most impacted. Thus this research explored the direct and indirect impacts of the COVID-19 pandemic on older adults with multimorbidity. Objective: To gain an in-depth understanding of the direct and indirect impacts of the pandemic on older adults with multimorbidity by exploring their lived experiences. Study Design and Analysis: A phenomenological approach was utilized. Seventeen in-depth interviews were conducted with older adults who had multimorbidity. Team members included researchers and a patient partner. Thematic analysis was conducted. Setting: Province of Ontario, Canada. Population studied: Adults 50+ years of age who had two or more chronic conditions. Results: Overall, participants described varied impacts and experiences that were linked with their own contexts and unique situations. Four main themes emerged from the data analysis. Experiences Are Individual: Participants had different overall experiences of living through the pandemic – ranging from “not so bad” to “truly awful”, some having contracted COVID-19. Social Isolation: Social isolation was a profound and defining pandemic experience for many participants. For others, it was not as great a challenge. Lives Disrupted: Disruptions occurred in participants’ lives; the degree of disruption ranged from inconvenient (difficulty getting groceries) to the dire (unable to be with family member at death). How to Cope: While some participants coped with the pandemic by taking it day by day, most described specific activities they used to cope including activities that were solitary (e.g., yoga, reading) and those that were interactive or social (e.g., virtual connections with family, friends, groups). Conclusion: This study revealed the impacts of the COVID-19 pandemic were highly variable depending on participants’ personal situations, with main impacts reported being social isolation and disruption in their lives. Many used coping strategies and, as with impacts, the nature, extent and usefulness of these strategies varied among participants. Our findings highlight the importance of understanding patients’ context when working with them to address on-going impacts such as social isolation and loneliness.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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