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Enregistrement W3024863892 · doi:10.2196/16979

Improving a Web-Based Tool to Support Older Adults to Stay Independent at Home: Qualitative Study

2020· article· en· W3024863892 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mirjam M. Garvelink, Titilayo Tatiana Agbadjé, Adriana Freitas, Lysa Bergeron, Thomas Petitjean, Michèle Dugas, Louisa Blair, Patrick Archambault, Noémie Roy, C Allyson Jones, France Légaré

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleSimon Fraser UniversityCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversity of AlbertaUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésUsabilityMedicineGerontologyQualitative researchmHealthPerceptionPsychologyNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adults desire to stay independent at home for as long as possible. We developed an interactive website to inform older adults and caregivers about ways to achieve this. OBJECTIVE: This study aimed to perform an in-depth exploration among potential end users about how to improve the interactive website to better inform older adults and caregivers about ways to stay independent at home. METHODS: To complement the results of a quantitative survey on the usability and acceptability of the website before implementation, we conducted a qualitative descriptive study. Using multiple recruitment strategies, we recruited a purposeful sample of older adults (aged ≥65 years) and caregivers of older adults struggling to stay independent at home. We conducted face-to-face or telephonic interviews in either English or French. In addition, we collected sociodemographic characteristics, other characteristics of participants (eg, health, digital profile, and perception of retirement homes), and experiences with using the website (factors facilitating the use of the website, barriers to its use, and suggestions for improvement). Interviews were audio recorded, transcribed verbatim, and thematically analyzed by two researchers. RESULTS: We recruited 15 participants, including 5 older adults (mean age 75 years, SD 6) and 10 caregivers (mean age 57 years, SD 14). The mean interview time was 32 min (SD 14). Most older adults had either mobility or health problems or both, and many of them were receiving home care services (eg, blood pressure measurement and body care). Overall, participants found the website easy to navigate using a computer, reassuring, and useful for obtaining information. Barriers were related to navigation (eg, difficult to navigate with a cellphone), relevance (eg, no specific section for caregivers), realism (eg, some resources presented are not state funded), understandability (eg, the actors' accents were difficult to understand), and accessibility (eg, not adapted for low digital literacy). Suggestions for improvement included a needs assessment section to direct users to the support appropriate to their needs, addition of information about moving into residential care, a section for caregivers, distinction between state-provided and private support services, simpler language, expansion of content to be relevant to all of Canada, and video subtitles for the hearing impaired. CONCLUSIONS: Users provided a wealth of information about the needs of older adults who were facing a loss of autonomy and about what such a website could usefully provide. The request for less generic and more personalized information reflects the wide range of needs that electronic health innovations, such as our interactive website, need to address. After integrating the changes suggested, the new website-Support for Older Adults to Stay Independent at Home (SUSTAIN)-will be implemented and made available to better assist older adults and caregivers in staying independent at home.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,356 · 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.

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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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