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Enregistrement W4415591499 · doi:10.1007/s10461-025-04928-z

Impact of COVID-19 Pandemic on Quality of Life, Anxiety, Connections to Friends, and Access to Resources Among People with HIV: Using the Social Ecological Model

2025· article· en· W4415591499 sur OpenAlexaffabout
Carol Dawson‐Rose, Christine Horvat Davey, Emily Huang, Laura A. Cox, J. Craig Phillips, Motshedisi Sabone, Lufuno Makhado, Emilia Iwu, Kathleen V. Fitch, Sheila Shaibu, Diane Santa Maria, Rebecca Schnall, Panta Apiruknapanond, Tongyao Wang, Álvaro José Sierra-Perez, Tania de Jesús-Espinosa, Janessa Broussard, Yvette P. Cuca

Notice bibliographique

RevueAIDS and Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensHIV Legal NetworkUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Cancer InstituteAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésPandemicPublic healthSocioeconomic statusQuality (philosophy)Health psychologySocial ecological modelSocial determinants of healthEcological study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to understand the impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and mitigation efforts on health and social outcomes for people with HIV at the individual, social, and structural levels of the Social Ecological Model. The International Nursing Network for HIV collected data for a cross-sectional survey of people with HIV in Botswana, Canada, Colombia, Hong Kong, Kenya, Nigeria, South Africa, Thailand, and the United States from August 2021 through June 2023. Among 1,400 participants, 47.5% experienced decreased quality of life, 40.9% experienced increased anxiety, 33.0% had reduced connection with friends, and 38.8% had reduced access to resources. Participants' reported impacts of COVID-19 varied by socioeconomic factors. Among these people with HIV, changes in quality of life, anxiety, social connectedness, and access to resources due to the COVID-19 pandemic were significantly associated with individual, social, and structural level factors using the Social Ecological Framework.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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