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Enregistrement W2907182913 · doi:10.2196/11516

Sensor-Based Passive Remote Monitoring and Discordant Values: Qualitative Study of the Experiences of Low-Income Immigrant Elders in the United States

2019· article· en· W2907182913 sur OpenAlexvenueno aff
Clara Berridge, Keith Chan, Youngjun Choi

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)WorkforceImmigrationQualitative researchPopulationAging in placeSociocultural evolutionGerontologyBusinessMedicinePsychologySociologyGeographyEconomic growthEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Remote monitoring technologies are positioned to mitigate the problem of a dwindling care workforce and disparities in access to care for the growing older immigrant population in the United States. To achieve these ends, designers and providers need to understand how these supports can be best provided in the context of various sociocultural environments that shape older adults' expectations and care relationships, yet few studies have examined how the same remote monitoring technologies may produce different effects and uses depending on what population is using them in a particular context. OBJECTIVE: This study aimed to examine the experiences and insights of low-income, immigrant senior residents, family contacts, and staff of housing that offered a sensor-based passive monitoring system designed to track changes in movement around the home and trigger alerts for caregivers. The senior housing organization had been offering the QuietCare sensor system to its residents for 6 years at the time of the study. We are interested in adoption and discontinuation decisions and use over time, rather than projected acceptance. Our research question is how do cultural differences influence use and experiences with this remote monitoring technology? The study does not draw generalizable conclusions about how cultural groups interact with a given technology, but rather, it examines how values are made visible in elder care technology interactions. METHODS: A total of 41 participants (residents, family, and staff) from 6 large senior housing independent living apartment buildings were interviewed. Interviews were conducted in English and Korean with these participants who collectively had immigrated to the United States from 10 countries. RESULTS: The reactions of immigrant older adults to the passive monitoring system reveal that this tool offered to them was often mismatched with their values, needs, and expectations. Asian elders accepted the intervention social workers offered largely to appease them, but unlike their US-born counterparts, they adopted reluctantly without hope that it would ameliorate their situation. Asian immigrants discontinued use at the highest rate of all residents, and intergenerational family cultural conflict contributed to this termination. Social workers reported that none of the large population of Russian-speaking residents agreed to use QuietCare. Bilingual and bicultural social workers played significant roles as cultural navigators in the promotion of QuietCare to residents. CONCLUSIONS: This research into the interactions of culturally diverse people with the same monitoring technology reveals the significant role that social values and context play in shaping how people and families interact with and experience elder care interventions. If technology-based care services are to reach their full potential, it will be important to identify the ways in which cultural values produce different uses and responses to technologies intended to help older adults live independently.

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)0,000
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,363 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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