COVID-19 and social care screening for older adults in social housing: a CP@clinic adaptation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 has changed healthcare access and delivery, especially impacting older adults. The Community Paramedicine at Clinic (CP@clinic) program is a chronic disease prevention, management, and health promotion program for community-dwelling low-income older adults. We investigated a telephone-based CP@clinic program adaptation during the pandemic. METHODS: Community paramedics delivered CP@clinic via telephone to residents of 36 social housing buildings. They conducted screening for COVID-19, emergency preparedness, and social health factors. Community paramedics provided education on staying safe, self-isolating, self-monitoring, and preparing for pandemics using governmental infographics. Descriptive analysis was conducted on assessments completed between March and June 2020. Paramedic documentation was thematically analyzed to identify common themes. RESULTS: All 191 participants had ≥ 1 telephone visit and 34.6% had ≥ 2 telephone visits, 82.8% were aged 65 years and older, 30.9% had internet access, and 57.9% had cable TV (limiting exposure to COVID-19 information). The CP@clinic program infrastructure provided a platform for paramedics to swiftly contact many vulnerable older adults to screen for COVID-19, educate on safe practices, and facilitate healthcare access. One-quarter of participants screened positive for social isolation. Thematic analysis described participants' experiences adapting to daily life in the pandemic, emotional experience during the pandemic, and paramedics supporting participants during the pandemic. CONCLUSIONS: Public health interventions are needed for low-income or hard-to-reach older adults, especially during pandemics. Community paramedics were able to support vulnerable older adults living in social housing through the unique CP@clinic adaptation. This innovative program delivery increased vulnerable populations' access to public health services and information at a time of great health need.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».