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Enregistrement W3123294120 · doi:10.2196/23767

Evaluation of an Intergenerational and Technological Intervention for Loneliness: Protocol for a Feasibility Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3123294120 sur OpenAlexaffvenueabout
Peter Hoang, Colin Whaley, Karen Thompson, Venus Ho, Uzma S. Rehman, Karla Boluk, Kelly Grindrod

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessRandomized controlled trialSocial isolationIntervention (counseling)Quality of life (healthcare)Psychological interventionGerontologyMental healthPsychologyMedicineNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social integration and mental health are vital aspects of healthy aging. However, close to half of Canadians older than 80 years report feeling socially isolated. Research has shown that social isolation leads to increased mortality and morbidity, and various interventions have been studied to alleviate loneliness among older adults. This proposal presents an evaluation of an intervention that provides one-on-one coaching, is intergenerational, provides both educational and socialization experiences, and increases technology literacy of older adults to overcome loneliness. OBJECTIVE: This paper describes the protocol of a randomized, mixed-methods study that will take place in Ontario, Canada. The purpose of this study is to evaluate if an intergenerational technology literacy program can reduce social isolation and depression in older adults via quantitative and qualitative outcome measures. METHODS: This study is a randomized, mixed-methods, feasibility trial with 2 conditions. Older adults in the intervention condition will receive 1 hour of weekly technological assistance to send an email to a family member, for 8 weeks, with the assistance of a volunteer. Participants in the control condition will not receive any intervention. The primary outcomes are loneliness, measured using the University of California, Los Angeles Loneliness Scale, and depression, measured using the Center for Epidemiologic Studies Depression scale, both of which are measured weekly. Secondary outcomes are quality of life, as assessed using the Older People's Quality of Life-Brief version, and technological literacy, evaluated using the Computer Proficiency Questionnaire-12, both of which will be administered before and after the intervention. Semistructured interviews will be completed before and after the intervention to assess participants' social connectedness, familiarity with technology, and their experience with the intervention. The study will be completed in a long-term care facility in Southwestern Ontario, Canada. Significance was set at P<.05. RESULTS: This study was funded in April 2019 and ethical approval was obtained in August 2019. Recruitment for the study started in November 2019. The intervention began in February 2020 but was halted due to the COVID-19 pandemic. The trial will be restarted when safe. As of March 2020, 8 participants were recruited. CONCLUSIONS: Information and communication technology interventions have shown varying results in reducing loneliness and improving mental health among older adults. Few studies have examined the role of one-on-one coaching for older adults in addition to technology education in such interventions. Data from this study may have the potential to provide evidence for other groups to disseminate similar interventions in their respective communities. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/23767.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,407
Tête enseignante GPT0,629
Écart entre enseignants0,222 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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