The environmental factors that influence technology adoption for older adults with age-related vision loss
Notice bibliographique
Résumé
Introduction With the increasing proportion of older adults aging with vision loss, low-vision assistive devices can help to support occupational engagement; however, such devices are grossly underused among this population. The overarching purpose of this project was to examine the environmental factors that influence technology adoption for older adults with age-related vision loss. Methods A one-day workshop, which utilized a variety of hands-on methods including Show & Tell, Technology Interaction, and an “App” Assessment activity, was conducted. A total of 19 participants attended the workshop, including 10 older adults with age-related vision loss, six caregivers, one healthcare provider, and two technology industry professionals. Results A total of four themes emerged, including: (1) making life harder; (2) relying on support networks; (3) factoring in the pragmatics; and (4) not me, not yet. These themes illustrate the various ways that environmental factors, including physical, social, cultural, and institutional/political factors, influence decision-making regarding technology adoption by older adults with age-related vision loss. Conclusion This paper demonstrates several environmental factors that influence low-vision assistive device adoption among older adults with age-related vision loss. With their holistic view of clients, including an appreciation for environmental influences, occupational therapists are well positioned to help identify those environmental barriers limiting low-vision assistive device adoption and use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».