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Enregistrement W4408869267 · doi:10.1136/bmjopen-2024-090522

Consequences of loneliness/isolation and visitation restrictions on the mood of long-term care residents without severe dementia pre-COVID-19 and during COVID-19: a scoping review

2025· review· en· W4408869267 sur OpenAlexafffund
Reem T Mulla, John P. Hirdes, Brittany Kroetsch, Carrie McAiney, George Heckman

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésLonelinessMedicineDementiaCINAHLPsycINFOMoodPsychiatryDepression (economics)Mental healthIsolation (microbiology)Long-term careGerontologySocial isolationMEDLINEClinical psychologyPsychological interventionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental health disorders are common among residents of long-term care (LTC). Despite depression being the most common type of mental illness, it is often undiagnosed in LTC. Due to its prevalence, chronicity and associated morbidity, depression poses a considerable service use burden. The COVID-19 pandemic has brought needed attention to the mental health challenges faced by older adults in LTC. OBJECTIVES: To explore the effects of isolation on the mood of LTC residents and compare between both the pre-COVID-19 and COVID-19 periods. DESIGN: A scoping review. METHODS: PubMed, CINAHL, PsycINFO, SCOPUS, Google Scholar and medRxiv were searched for studies that met the eligibility criteria: (1) articles assessing mood or mental health status of LTC residents; (2) mood disturbance resulting from visitation restrictions/isolation or loneliness; (3) residents were without severe dementia or moderate/severe cognitive impairment and (4) studies were available in English. Studies were excluded if their entire sample was residents with severe cognitive impairment or severe dementia. A total of 31 studies were included in this review. The total number of articles retrieved from the databases searched was 3652 articles, of which 409 duplicates were removed. 3242 article titles and abstracts were screened for eligibility, of which 3063 were excluded. The remaining 180 full-text studies were reviewed for eligibility, where an additional 149 studies were excluded. Data were then extracted from all full-length pieces for analysis, and findings were summarised. RESULTS: The review identified contradictory views with a diversity of findings highlighting the complexity of factors influencing residents' mood during a global health crisis such as that of COVID-19. Studies highlighted the importance of quality interactions with others for the well-being of LTC residents. Significant correlations were found between social isolation, loneliness and depression. During COVID-19, visitation restrictions led to increased loneliness, depression and mood problems, especially among residents without cognitive impairment. However, some studies reported no significant adverse effects or even a decrease in depression symptoms during COVID-19 restrictions, possibly due to implemented strategies to maintain social engagement. CONCLUSION: The COVID-19 pandemic had a substantial impact on LTC homes, influencing the physical and mental well-being of residents. This highlighted pre-existing challenges in the LTC system, emphasising the importance of comprehensive strategies to safeguard resident mental health. It is important to combine measures to ensure both physical safety and mental well-being.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,379 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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