Mindful Age and Technology: a Qualitative Analysis of a Tablet/Smartphone App Intervention Designed for Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
The global population is aging while modern healthcare systems are responding with limited success to the growing care demands of the senior population. Capitalizing on recent technological advancements, new ways to improve older adults' quality of life have recently been implemented. The current study investigated, from a qualitative point of view, the utility of a mindfulness-based smartphone application for older adults. A description of the older adults' experience with the smartphone application designed to enhance well-being and mindfulness will be presented. Participants'general beliefs about the benefits of technology for personal well-being will also be discussed. 68 older adults were recruited from different education centers for seniors. Participants were randomly assigned to two groups: a) a treatment group, which received the smartphone application intervention (n = 34), or b) a waitlist control group (n = 34). The experimental intervention included the utilization of a smartphone app designed specifically for improving older adult well-being and mindfulness levels. Participants completed semi-structured interviews evaluating participants' treatment experience and technology-acceptance at recruitment (T0, baseline) and post-intervention (T1, post-intervention). Through thematic analysis, four themes were identified from verbatim responses of both interviews: Utility of technology for health, Impressions of technology, Mindful-benefits of smartphone application usage, and Smartphone application usage as a means to improve interpersonal relationships. Participants showed a positive experience of the app intervention. Qualitative analysis underlined the main Mindfulness-benefits reported by participants and the potentially crucial role of "Langerian" mindfulness in the relationship between older adults and health technology.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».