Investigating the enabling factors influencing occupational therapists’ adoption of assisted living technology
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionResearch into technology adoption has focused on older adults’ motivations, with less exploration of the perspective of healthcare providers, including occupational therapists, who are often described as the gatekeepers to assisted living technology. MethodThis qualitative study utilized semi-structured interviews and focus groups with 20 occupational therapists in England and Scotland. The goal was to identify those enabling factors necessary for occupational therapists to adopt assisted living technology. ResultsFive themes emerged regarding the enablers needed to support the adoption of assisted living technology by occupational therapists, including: (1) a positive client–therapist relationship; (2) affordability; (3) time; (4) increased awareness, education, and training; and (5) usability features of the assisted living technology. ConclusionWith an aging population and the increasing role that technology is playing globally in older adults’ lives, it has never been more important for occupational therapists to harness the potential of new, developing, and existing technologies to support people to live and age as well as possible. To accomplish this, however, requires that occupational therapists are equipped with the time, training, and education necessary to offer their clients assisted living technologies that are client-centered, usable, and affordable.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».