The Use of Technology Among Persons With Memory Concerns and Their Caregivers in the United States During the COVID-19 Pandemic: Qualitative Study
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stay-at-home orders and other public health measures designed to mitigate the spread of COVID-19 have increased isolation among persons with memory concerns (PWMCs: individuals diagnosed with cognitive impairment or Alzheimer disease or related dementias). The pandemic has also exacerbated challenges for family members who care for PWMCs. Although technology has demonstrated the potential to improve the social connections and mental health of PWMCs and their family caregivers (CGs), previous research shows that older adults may be reluctant to adopt new technologies. OBJECTIVE: We aimed to understand why and how some PWMCs and their CGs altered their use of mainstream technology, such as smartphones and fitness trackers, and assistive technology to adapt to lifestyle changes (eg, increased isolation) during the COVID-19 pandemic. METHODS: Using data collected in 20 qualitative interviews from June to August 2020 with 20 PWMCs and family CG dyads, we assessed changes in and barriers to everyday technology use following the implementation of COVID-19 mitigation strategies in the United States. Zoom videoconferencing was utilized to conduct the interviews to protect the health of the participants who were primarily older adults. RESULTS: Using qualitative thematic analysis, we identified 3 themes that explained motivations for using technology during a pandemic: (1) maintaining social connections, (2) alleviating boredom, and (3) increasing CG respite. Results further revealed lingering barriers to PWMC and CG adoption of technologies, including: (1) PWMC dependence upon CGs, (2) low technological literacy, and (3) limitations of existing technology. CONCLUSIONS: This in-depth investigation suggests that technology can provide PWMCs with more independence and offer CGs relief from CG burden during periods of prolonged isolation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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