MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200512533 · doi:10.2196/33498

Using Smart Speaker Technology for Health and Well-being in an Older Adult Population: Pre-Post Feasibility Study

2021· article· en· W4200512533 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
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLee Kum Sheung Center for Health and Happiness, Harvard T.H. Chan School of Public HealthHarvard T.H. Chan School of Public Health
Mots-clésPsychologyPopulationMedicinePerceptionGerontologyApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although smart speaker technology is poised to help improve the health and well-being of older adults by offering services such as music, medication reminders, and connection to others, more research is needed to determine how older adults from lower socioeconomic position (SEP) accept and use this technology. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the feasibility of using smart speakers to improve the health and well-being of low-SEP older adults. METHODS: A total of 39 adults aged between 65 and 85 years who lived in a subsidized housing community were recruited to participate in a 3-month study. The participants had a smart speaker at their home and were given a brief orientation on its use. Over the course of the study, participants were given weekly check-in calls to help assist with any problems and newsletters with tips on how to use the speaker. Participants received a pretest and posttest to gauge comfort with technology, well-being, and perceptions and use of the speaker. The study staff also maintained detailed process notes of interactions with the participants over the course of the study, including a log of all issues reported. RESULTS: At the end of the study period, 38% (15/39) of the participants indicated using the speaker daily, and 38% (15/39) of the participants reported using it several times per week. In addition, 72% (28/39) of the participants indicated that they wanted to continue using the speaker after the end of the study. Most participants (24/39, 62%) indicated that the speaker was useful, and approximately half of the participants felt that the speaker gave them another voice to talk to (19/39, 49%) and connected them with the outside world (18/39, 46%). Although common uses were using the speaker for weather, music, and news, fewer participants reported using it for health-related questions. Despite the initial challenges participants experienced with framing questions to the speaker, additional explanations by the study staff addressed these issues in the early weeks of the study. CONCLUSIONS: The results of this study indicate that there is promise for smart speaker technology for low-SEP older adults, particularly to connect them to music, news, and reminders. Future studies will need to provide more upfront training on query formation as well as develop and promote more specific options for older adults, particularly in the area of health and well-being.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,357 · 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