They Don’t Care About Us! Care Personnel’s Perspectives on Ambient Assisted Living Technology Usage: Scenario-Based Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Demographic change represents enormous burdens for the care sectors, resulting in high proportions of (older) people in need of care and a lack of care staff. Ambient Assisted Living (AAL) technologies have the potential to support the bottlenecks in care supply but are not yet in widespread use in professional care contexts. Objective The objective of our study was to investigate professional caregivers’ AAL technology acceptance and their perception regarding specific technologies, data handling, perceived benefits, and barriers. In particular, this study focuses on the perspectives on AAL technologies differing between care professionals working in diverse care contexts to examine the extent to which the care context influences the acceptance of assistive technologies. Methods A Web-based survey (N=170) was carried out focusing on professional caregivers including medical, geriatric, and disabled people’s caregivers. Based on a scenario, the participants were asked for their perceptions concerning specific technologies, specific types of gathered data, and potential benefits of and barriers to AAL technology usage. Results The care context significantly impacted the evaluations of AAL technologies (F14,220=2.514; P=.002). Professional caregivers of disabled people had a significantly more critical attitude toward AAL technologies than medical and geriatric caregivers, indicated (1) by being the only caregiver group that rejected evaluations of AAL technology acceptance (F2,118=4.570; P=.01) and specific technologies (F2,118=11.727; P<.001) applied for gathering data and (2) by the comparatively lowest agreements referring to the evaluations of data types (F2,118=4.073, P=.02) that are allowed to be gathered. Conclusions AAL technology acceptance is critical because of technology implementation reasons, especially in the care of people with disabilities. AAL technologies in care contexts have to be tailored to care professional’s needs and concerns (“care about us”). The results contribute to a broader understanding of professional caregivers’ needs referring to specific data and technology configurations and enclose major differences concerning diverse care contexts. Integrating these findings into user group-tailored technology concepts and communication strategies will support a sustainable adoption of AAL systems in professional care contexts.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».