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Enregistrement W3202882962 · doi:10.2196/25251

Exploring Barriers to and Enablers of the Adoption of Information and Communication Technology for the Care of Older Adults With Chronic Diseases: Scoping Review

2021· article· en· W3202882962 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthPsychological interventionTelehealthMedicineTelemedicinemHealthPsycINFOInformation and Communications TechnologyMEDLINEHealth careScopusGerontologyFamily medicineNursingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Information and communication technology (ICT) offers considerable potential for supporting older adults in managing their health, including chronic diseases. However, there are mixed opinions about the benefits and effectiveness of ICT interventions for older adults with chronic diseases. OBJECTIVE: We aim to map the use of ICT interventions in health care and identified barriers to and enablers of its use among older adults with chronic disease. METHODS: A scoping review was conducted using 5 databases (Ovid MEDLINE, Embase, Scopus, PsycINFO, and ProQuest) to identify eligible articles from January 2000 to July 2020. Publications incorporating the use of ICT interventions, otherwise known as eHealth, such as mobile health, telehealth and telemedicine, decision support systems, electronic health records, and remote monitoring in people aged ≥55 years with chronic diseases were included. We conducted a strengths, weaknesses, opportunities, and threats framework analysis to explore the implied enablers of and barriers to the use of ICT interventions. RESULTS: Of the 1149 identified articles, 31 (2.7%; n=4185 participants) met the inclusion criteria. Of the 31 articles, 5 (16%) mentioned the use of various eHealth interventions. A range of technologies was reported, including mobile health (8/31, 26%), telehealth (7/31, 23%), electronic health record (2/31, 6%), and mixed ICT interventions (14/31, 45%). Various chronic diseases affecting older adults were identified, including congestive heart failure (9/31, 29%), diabetes (7/31, 23%), chronic respiratory disease (6/31, 19%), and mental health disorders (8/31, 26%). ICT interventions were all designed to help people self-manage chronic diseases and demonstrated positive effects. However, patient-related and health care provider-related challenges, in integrating ICT interventions in routine practice, were identified. Barriers to using ICT interventions in older adults included knowledge gaps, a lack of willingness to adopt new skills, and reluctance to use technologies. Implementation challenges related to ICT interventions such as slow internet connectivity and lack of an appropriate reimbursement policy were reported. Advantages of using ICT interventions include their nonpharmacological nature, provision of health education, encouragement for continued physical activity, and maintenance of a healthy diet. Participants reported that the use of ICT was a fun and effective way of increasing their motivation and supporting self-management tasks. It gave them reassurance and peace of mind by promoting a sense of security and reducing anxiety. CONCLUSIONS: ICT interventions have the potential to support the care of older adults with chronic diseases. However, they have not been effectively integrated with routine health care. There is a need to improve awareness and education about ICT interventions among those who could benefit from them, including older adults, caregivers, and health care providers. More sustainable funding is required to promote the adoption of ICT interventions. We recommend involving clinicians and caregivers at the time of designing ICT interventions.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,346 · 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