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Enregistrement W4285331343 · doi:10.2196/34997

Implementing Technology Literacy Programs in Retirement Homes and Residential Care Facilities: Conceptual Framework

2022· article· en· W4285331343 sur OpenAlexaffvenueabout
Karen See-Wai Li, Nathan Nagallo, Erica McDonald, Colin Whaley, Kelly Grindrod, Karla Boluk

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Conceptual frameworkProcess (computing)LiteracyKnowledge managementKnowledge translationPsychologySociologyPublic relationsBusinessProcess managementComputer sciencePolitical sciencePedagogyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic caused widespread societal disruption, with governmental stay-at-home orders resulting in people connecting more via technology rather than in person. This shift had major impacts on older adult residents staying in retirement homes and residential care facilities, where they may lack the technology literacy needed to stay connected. The enTECH Computer Club from the University of Waterloo in Ontario, Canada created a knowledge translation toolkit to support organizations interested in starting technology literacy programs (TLPs) by providing guidance and practical tips. OBJECTIVE: This paper aimed to present a framework for implementing TLPs in retirement homes and residential care facilities through expanding on the knowledge translation toolkit and the framework for person-centered care. METHODS: Major concepts relating to the creation of a TLP in retirement homes and residential care facilities were extracted from the enTECH knowledge translation toolkit. The domains from the framework for person-centered care were modified to fit a TLP context. The concepts identified from the toolkit were sorted into the three framework categories: "structure," "process," and "outcome." Information from the knowledge translation toolkit were extracted into the three categories and synthesized to form foundational principles and potential actions. RESULTS: All 13 domains from the framework for person-centered care were redefined to shift the focus on TLP implementation, with 7 domains under "structure," 4 domains under "process," and 2 domains under "outcome." Domains in the "structure" category focus on developing an organizational infrastructure to deliver a successful TLP; 10 foundational principles and 25 potential actions were identified for this category. Domains in the "process" category focus on outlining procedures taken by stakeholders involved to ensure a smooth transition from conceptualization into action; 12 foundational principles and 9 potential actions were identified for this category. Domains in the "outcome" category focus on evaluating the TLP to consider making any improvements to better serve the needs of older adults and staff; 6 foundational principles and 6 potential actions were identified for this category. CONCLUSIONS: Several domains and their foundational principles and potential actions from the TLP framework were found to be consistent with existing literatures that encourage taking active steps to increase technology literacy in older adults. Although there may be some limitations to the components of the framework with the current state of the pandemic, starting TLPs in the community can yield positive outcomes that will be beneficial to both older adult participants and the organization in the long term.

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)0,000
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 enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,896

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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