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Enregistrement W4232086092 · doi:10.2196/31486

Stakeholder Perspectives on In-home Passive Remote Monitoring to Support Aging in Place in the Province of New Brunswick, Canada: Rapid Qualitative Investigation

2022· article· en· W4232086092 sur OpenAlexafffundvenueabout
Emily Read, Danie A Gagnon, Lorie Donelle, Kathleen Ledoux, Grace Warner, Bradley Hiebert, Ridhi Sharma

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensDalhousie UniversityWestern UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesFondation de la recherche en santé du Nouveau-Brunswick
Mots-clésGovernment (linguistics)StakeholderTelephone interviewAging in placeBusinessSocial supportQualitative researchPsychologyPublic relationsNursingMedicineGerontologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The province of New Brunswick (NB) has one of the oldest populations in Canada, providing an opportunity to develop and test innovative strategies to address the unique health challenges faced by older adults. Passive remote monitoring technology has the potential to support independent living among older adults. Limited research has examined the benefits of and barriers to the adoption of this technology among community-dwelling older adults. OBJECTIVE: This study aimed to explore perceptions of in-home passive remote monitoring technology designed to support aging in place from the perspective of older adults, their family or friend caregivers, social workers, and government decision-makers in the province of NB, Canada. METHODS: Between October 2018 and March 2020, a rapid qualitative investigation of 28 one-on-one interviews was conducted in person or via telephone. Participants included 2 home support services clients and 11 family or friend caregivers who had used passive remote monitoring technology in their homes; 8 social workers who had worked as case managers for home support services clients; and 7 individuals who were key government decision-makers in the adoption, policy development, and use of the technology in the province of NB. The interviews focused on the following topics: decision to adopt the passive remote monitoring system, barriers to adopting the passive remote monitoring system, benefits of the passive remote monitoring system, impact on client health outcomes, and privacy concerns. The interviews were audio recorded, transcribed, and analyzed by a team of 6 researchers. Data analysis was conducted using a rapid assessment process approach that included matrix analysis. RESULTS: Participants reported that the use of the remote monitoring system allowed older adults to live at home longer and provided caregiver relief. Stakeholders were invested in meeting the home support (home care) needs of older adults. However, when it came to the use of remote monitoring, there was a lack of consensus about which clients it was well-suited for and the role that social workers should play in informing clients and caregivers about the service (role ambiguity, gatekeeping, and perceived conflicts of interest). CONCLUSIONS: Our findings highlight many benefits and challenges of the adoption of passive remote monitoring for clients, their family or friend caregivers, and public provincial health and social services systems. Passive remote monitoring is a valuable tool that can provide support to older adults and their family or friend caregivers when it is a good fit with client needs. Further work is needed in NB to increase public and social workers' awareness of the service and its benefits.

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 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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,727

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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