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Enregistrement W4205364495 · doi:10.2196/31162

Technology-Mediated Enrichment in Aged Care: Survey and Interview Study

2022· article· en· W4205364495 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 · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionAged careQualitative researchHealth careInterviewMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital technologies such as virtual reality (VR), humanoid robots, and digital companion pets have the potential to provide social and emotional enrichment for people living in aged care. However, there is currently limited knowledge about how technologies are being used to provide enrichment, what benefits they provide, and what challenges arise when deploying these technologies in aged care settings. OBJECTIVE: This study aims to investigate how digital technologies are being used for social and emotional enrichment in the Australian aged care industry and identify the benefits and challenges of using technology for enrichment in aged care. METHODS: A web-based survey (N=20) was distributed among people working in the Australian aged care sector. The survey collected information about the types of technologies being deployed and their perceived value. The survey was followed by semistructured interviews (N=12) with aged care workers and technology developers to investigate their experiences of deploying technologies with older adults living in aged care. Survey data were analyzed using summary descriptive statistics and categorizing open-ended text responses. Interview data were analyzed using reflexive thematic analysis. RESULTS: The survey revealed that a range of commercial technologies, such as VR, tablet devices, and mobile phones, are being used in aged care to support social activities and provide entertainment. Respondents had differing views about the value of emerging technologies, such as VR, social robots, and robot pets, but were more united in their views about the value of videoconferencing. Interviews revealed 4 types of technology-mediated enrichment experiences: enhancing social engagement, virtually leaving the care home, reconnecting with personal interests, and providing entertainment and distraction. Our analysis identified 5 barriers: resource constraints, the need to select appropriate devices and apps, client challenges, limited staff and organizational support, and family resistance. CONCLUSIONS: This study demonstrates that technologies can be used in aged care to create personally meaningful enrichment experiences for aged care clients. To maximize the effectiveness of technology-mediated enrichment, we argue that a person-centered care approach is crucial. Although enrichment experiences can be created using available technologies, they must be carefully selected and co-deployed with aged care clients. However, significant changes may be required within organizations to allow caregivers to facilitate individual technology-based activities for enrichment.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,341 · 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