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Enregistrement W3096266399 · doi:10.1080/17483107.2020.1844320

What facilitates the acceptance of technology to promote social participation in later life? A systematic review

2020· review· en· W3096266399 sur OpenAlexaff
Laurence Benoit-Dubé, Eudia Kévine Jean, Melissa Arriola Aguilar, Ana-Marcia Zuniga, Nathalie Bier, Mélanie Couture, Maxime Lussier, Xanthy Lajoie, Patrícia Belchior

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLFacilitatorHealth technologyPsychologyQuality of life (healthcare)Critical appraisalMEDLINEPsychological interventionSocial mediaIntervention (counseling)Medical educationHealth careGerontologyPublic relationsApplied psychologyMedicineSocial psychologyPolitical scienceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social participation is an important aspect of health and well-being across the lifespan, but older adults might encounter some barriers, which has been highlighted in the current Covid-19 pandemic situation, where technology has become the primary way to maintain contact with family and friends. In fact, technology can serve both as a facilitator and barrier to social participation in later life, and this issue needs to be further understood. AIM: To identify the barriers and facilitators encountered by older adults in using technology to promote social participation. METHODS: A systematic review was conducted. Studies were included if they were peer-reviewed, written in English or French, included participants 50 years or older, included technology to promote social participation, and reported potential barriers or facilitators regarding such technologies. Four databases were included: MEDLINE, CINAHL, PsychINFO and, ERIC. Each study was reviewed by two independent reviewers. The quality of the study was appraised using the Crowe Critical Appraisal Tool. RESULTS: Seventeen studies were included in this report. Four main themes emerged from the data: perceived benefits of the technology, self-confidence and knowledge about using the technology efficiently and safely, affordability of the technology, and ability of the technology to adapt to the physical and cognitive declines in later life. CONCLUSION: These findings can help health care professionals to make better decisions when deciding to recommend technology for their older clients.IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONAcceptance of technology to promote social participation in later life is a multi-complex process. There is no "one size fits all" approach, a person-centered intervention must be used.When introducing new technologies, using an adapted/tailored training approach could potentially increase self-efficacy in using technology.Rehabilitation professionals' misconceptions concerning the use of technology in later life can be a barrier to acceptance. It's important to be aware of our own believes and attitudes in this context.

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)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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