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Enregistrement W4200589672 · doi:10.2196/32442

COVID-19’s Influence on Information and Communication Technologies in Long-Term Care: Results From a Web-Based Survey With Long-Term Care Administrators

2021· article· en· W4200589672 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
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioemotional selectivity theoryTelehealthLong-term careInformation and Communications TechnologyPandemicBusinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VideoconferencingMedicineNursingSocial mediaTelemedicineGerontologyHealth carePolitical scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of COVID-19 in the United States led to mandated lockdowns for long-term care (LTC) facilities, resulting in loss of in-person contact with social ties for LTC residents. Though information and communication technologies (ICTs) can be used by LTC residents to support their socioemotional needs, residents must have access to ICTs to use them. OBJECTIVE: This study explored ICT access and use in LTC facilities and how LTC facilities adapted to try to enhance social connections for their residents during the COVID-19 pandemic. METHODS: LTC administrators in South Carolina (United States) were invited to complete a web-based survey exploring ICT access and use in LTC facilities and whether access and use changed as a result of the COVID-19 pandemic. RESULTS: LTC administrators (N=70, 12 nursing homes [NHs], and 58 assisted living facilities [ALFs]) completed the web-based survey. Since March 2020, a total of 53% (37/70) of the LTC facilities have purchased ICTs for residents' use. ICTs have mainly been used for videoconferencing with family members (31/36, 86%), friends (25/36, 69%), and health care providers (26/36, 72%). NHs were 10.23 times more likely to purchase ICTs for residents' use during the COVID-19 pandemic than ALFs (odds ratio 11.23, 95% CI 1.12-113.02; P=.04). Benefits of ICT use included residents feeling connected to their family members, friends, and other residents. Barriers to ICT use included staff not having time to assist residents with using the technology, nonfunctional technology, and residents who do not want to share technology. CONCLUSIONS: Our results suggest that over half of the LTC facilities in this study were able to acquire ICTs for their residents to use during the COVID-19 pandemic. Additional research is needed to explore how residents adapted to using the ICTs and whether LTC facilities developed and adopted technology integration plans, which could help them be prepared for future situations that may affect LTC residents' engagement and communication opportunities, such as another pandemic.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,349 · 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