Facilitators and barriers faced by community organizations supporting older adults during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, olderadult-focused community organizations played an essential role in supporting the wellbeing of older adults. Supporting older adults during this time required extensive modifications to existing programming but their adaptations during the COVID-19 pandemic are not well documented. The purpose of this study was to understand how older adult-focused community organizations adopted virtual delivery formats during the COVID-19 pandemic and their perspectives of the barriers and facilitators for organizations and older adults. METHODS: To understand the changes that were made, we conducted a qualitative environmental scan of community-based services across British Columbia. Online searches were complemented by snowball sampling and key informant interviews. We identified 90 older adult-serving community organizations and interviewed 26. We used reflexive thematic analysis to understand the main strategies. RESULTS: These community organizations described barriers related to older adults' wellbeing, information technology proficiency, and personal/organizational losses related to changes in program structure. Facilitators for virtual activities and events included inter- and intra-organizational collaboration, intrinsic qualities of program design, physical resources to supporting virtual programming, and availability of technological resources. Organizations described meeting the challenge by increasing the 'depth' and 'breadth' of their reach. CONCLUSION: Older adult-focused community organizations recognized the critical role they played for older adults and adapted their resources to meet those needs. Informational technology was quickly and effectively leveraged to promote social interaction for older adults when physical distancing was required during the COVID-19 pandemic. Barriers related to cost, time, and ultimately older adults' interest in a virtual delivery format were critical limitations.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».