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Enregistrement W3036391284 · doi:10.2196/20310

Challenges and Recommendations for the Deployment of Information and Communication Technology Solutions for Informal Caregivers: Scoping Review

2020· article· en· W3036391284 sur OpenAlexvenueno aff
Alhassan Yosri Ibrahim Hassan

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero della SaluteEuropean Commission
Mots-clésInformation and Communications TechnologyThematic analysisSoftware deploymentKnowledge managementUsabilityScopusGrey literatureComputer scienceQualitative researchSociologyPolitical scienceWorld Wide WebMEDLINESocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Information and communication technology (ICT)-based solutions have the potential to support informal caregivers in home care delivery. However, there are many challenges to the deployment of these solutions. OBJECTIVE: The aim of this study was to review literature to explore the challenges of the deployment of ICT-based support solutions for informal caregivers and provide relevant recommendations on how to overcome these challenges. METHODS: A scoping review methodology was used following the Arksey and O'Malley methodological framework to map the relevant literature. A search was conducted using PubMed, IEEE library, and Scopus. Publication screening and scrutiny were conducted following inclusion criteria based on inductive thematic analysis to gain insight into patterns of challenges rising from deploying ICT-based support solutions for informal caregivers. The analysis took place through an iterative process of combining, categorizing, summarizing, and comparing information across studies. Through this iterative process, relevant information was identified and coded under emergent broader themes as they pertain to each of the research questions. RESULTS: The analysis identified 18 common challenges using a coding scheme grouping them under four thematic categories: technology-related, organizational, socioeconomic, and ethical challenges. These range from specific challenges related to the technological component of the ICT-based service such as design and usability of technology, to organizational challenges such as fragmentation of support solutions to socioeconomic challenges such as funding of technology and sustainability of solutions to ethical challenges around autonomy and privacy of data. For each identified challenge, recommendations were created on how to overcome it. The recommendations from this study can provide guidance for the deployment of ICT-based support solutions for informal caregivers. CONCLUSIONS: Despite a growing interest in the potential offered by ICT solutions for informal caregiving, diverse and overlapping challenges to their deployment still remain. Designers for ICTs for informal caregivers should follow participatory design and involve older informal caregivers in the design process as much as possible. A collaboration between designers and academic researchers is also needed to ensure ICT solutions are designed with the current empirical evidence in mind. Taking actions to build the digital skills of informal caregivers early in the caregiving process is crucial for optimal use of available ICT solutions. Moreover, the lack of awareness of the potential added-value and trust toward ICT-based support solutions requires strategies to raise awareness among all stakeholders-including policy makers, health care professionals, informal caregivers, and care recipients-about support opportunities offered by ICT. On the macro-level, policies to fund ICT solutions that have been shown to be effective at supporting and improving informal caregiver health outcomes via subsidies or other incentives should be considered.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,126
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,294
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1260,294
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0300,026
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0160,023
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0110,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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