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Enregistrement W4226255768 · doi:10.2196/34949

Communications Through Contemporary Tools of Information and Communication Technology: Cross-sectional Study Evaluating Health Among Separated Family Members

2022· article· en· W4226255768 sur OpenAlexvenueno aff
Mariko Nishikitani, Mie Ariyoshi, Yasunobu Nohara, Junko Umihara

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceTelecommunications Advancement Foundation
Mots-clésPsychosocialInformation and Communications TechnologyContext (archaeology)Interpersonal communicationCross-sectional studyPsychologyMental healthGerontologyMedicineSocial psychologyPsychiatryGeographyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The number of single-living workers separated from their spouses and families has been increasing due to the need to create a balance between life and work. Workers are assigned everywhere in globalized workplaces while also caring for their family members in the context of Japan's aging society. At the same time, the mental and health status of persons living separately from their families is a matter of concern. The development of interpersonal communication means using information and communications technology (ICT) tools and the internet is remarkable, enabling simultaneous 2-way communication across distances and national borders. The easy accessibility to simultaneous communication is expected to improve the psychosocial status of isolated family members. OBJECTIVE: This study aims to clarify the health benefits of ICT by using a psychosocial health assessment, the characteristics of ICT tools, and the frequency of communication among the workers and their families who live separately. METHODS: This was a cross-sectional study planned and conducted in Japan. Study participants, including adults who live separately from other family members or have separately living family members due to work, were recruited to answer a web response survey about ICT usage status, health status, and life and society evaluation. This study recruited 73 participants divided into 2 groups by their communication tools and frequencies, and their separated life, health, and psychosocial status were statistically compared. RESULTS: Among the 73 study participants, 15 were categorized in the high communication-skilled (HCS) group that used both types of ICT tools to communicate frequently: "live," such as video chat and voice call, and "nonlive," such as SMS text message service and email. A simple comparison between the HCS and reference groups showed significant differences in the cohesion with the neighborhood (P=.03), perceived social position (P=.01), and happiness (P<.001); however, there were no significant differences in the health (psychological distress, P=.08; self-rated health, P=.07), lifestyle (drinking, P>.99; current smoking, P=.37), and dyadic trust in family members living separately (P=.80). Further, in a multivariate regression analysis adjusted for confounding factors, such as educational history, age, gender, and job status, poor subjective health showed a prevalence odds ratio of less than 1 (OR 0.17, 95% CI 0.03-1.02). The HCS group showed significant positive relationships in the cohesion score with the neighborhood (P=.01; β=2.40, 95% CI 0.56-4.24), perceived social position (P=.03; β=1.17, 95% CI 0.11-2.23), and happiness score (P=.002; β=1.46, 95% CI 0.58-2.34) in the same multivariate regression models. CONCLUSIONS: This study suggested that people who frequently communicate with separated family members by taking advantage of various ICT tools can maintain a better mental state and better social relations among those who live alone and are separated from their families.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,292 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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