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Enregistrement W2906833153 · doi:10.2196/10476

Older Adults’ Attitudes Toward Ambulatory Technology to Support Monitoring and Coaching of Healthy Behaviors: Qualitative Study

2018· article· en· W2906833153 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFP7 Information and Communication TechnologiesEuropean Commission
Mots-clésCoachingThematic analysisApplied psychologyPsychologyCognitionQualitative researchGerontologyHealth technologyPopulationMedicineHealth careSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prevention of functional decline demands a holistic perspective of health management. Older adults are becoming avid users of technology; however, technology is not yet largely used in supporting self-management of health in daily life. Previous research suggests that the low adherence to these technologies is likely to be associated with the fact that opinions and wishes of the older population are not always taken into consideration when designing new technology. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the attitudes of older adults living independently regarding technology to support healthy behaviors, addressing nutrition, physical and cognitive function, and well-being. METHODS: In-depth semistructured interviews were performed with 12 older adults addressing 4 themes: (1) current practices in health management, (2) attitudes toward using technology to support health management, (3) wishes from technology, and (4) change in attitudes after actual use of technology. The fourth theme was investigated with a follow-up interview after participants had used a step counter, a smart scale, and a mobile app for 1 month. Data collected were analyzed using inductive thematic analysis. RESULTS: Participants were active in self-managing their health and foresaw an added value on using technology to support them in adopting healthier behaviors in everyday life. Attitudes and wishes differed considerably per health domain, with cognitive function being the most sensitive topic. Fears from technology mentioned were attention theft, replacement of human touch, and disuse of existing abilities. Poststudy interviews suggest that attitudes toward technology improve after a short period of use. CONCLUSIONS: Technology to support aging in place must target health literacy, allow personalization in the design but also in the use of the technology, and tackle existing fears concerning technology. Further research should investigate the effect of these strategies on the adherence to technology to be used in daily life. We outline a set of recommendations of interest to those involved in developing and implementing technology to support aging in place, focusing on acceptance, barriers, and ethical concerns.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,398 · 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