The use of technology in the context of frailty screening and management interventions: a study of stakeholders’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health and social care interventions show promise as a way of managing the progression of frailty in older adults. Information technology could improve the availability of interventions and services for older adults. The views of stakeholders on the acceptability of technological solutions for frailty screening and management have not been explored. METHODS: Focus groups were used to gather data from healthy and frail/pre-frail older adults, health and social care providers, and caregivers in three European countries - Italy, Poland and UK. Data were analysed using framework analysis in terms of facilitators or determinants of older adults' adoption of technology. RESULTS: Our findings clustered around the perceived value; usability, affordability and accessibility; and emotional benefits of frailty screening and management technology to stakeholders. We also noted issues relating to social support, previous experience of technology and confidence of stakeholders. CONCLUSIONS: Professionals and caregivers understand the benefits of technology to facilitate frailty care pathways but these views are tempered by concerns around social isolation. Frail older adults raised legitimate concerns about the accessibility and usability of technology, specifically around the potential for their personal information to be compromised. Solutions must be developed within a framework that addresses social contexts and avoids stigma around frailty and ageing.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».