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Enregistrement W2808173681 · doi:10.2196/10424

They Don’t Care About Us! Care Personnel’s Perspectives on Ambient Assisted Living Technology Usage: Scenario-Based Survey Study

2018· article· en· W2808173681 sur OpenAlexvenueno aff
Julia Offermann, Martina Ziefle

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssisted livingContext (archaeology)PerceptionAssisted Living FacilityNursingPsychologyEmerging technologiesMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,305 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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