The meaning in life and smart technology of older adults during the Covid-19 pandemic: A cross-cultural qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The exponential increase of the older segment of the population (1) is coinciding with the growing challenges of a digital society in different socio-cultural contexts (2). Objectives This exploratory study aims to analyze older adult perspectives of how smart technology influenced their meaning in life during the Covid-19 Public Health Emergency period, using qualitative research at a cross-national level. Methods Three hundred and fifty one community-dwelling older participants aged 65-87 years were included in the study. Participants were Italian, Mexican, Portuguese and Spanish. All the narratives went through a process of content analysis. Results Findings of content analysis produced six themes: Meaningful relations, rewarding activities, spirituality, health and safety-related support, self-growth, and physical activity. Smart technology was important in promoting significant relations for Mexican older adults (71.3%), rewarding activities for Portuguese older adults (57.1%), spirituality for Spanish older participants (71.6%), and physical activity for Italian older adults (29.5%). Conclusions This study indicated that smart technology during the Health Emergency period was important for the meaning in life of older populations, mostly by facilitating meaningful relations, rewarding activities and spirituality. Future interventions with older adults during pandemic periods should consider the diversity of themes associated with increasing older adult well-being, from a cross-cultural perspective. 1. von Humboldt S & Leal I. The old and the oldest old: Do they have different perspectives on adjustment to aging?. Int J Gerontol; 9:156-160. 2. von Humboldt S et al. Does spirituality really matter? - A study on the potential of spirituality to older adult’s adjustment to aging. Jpn Psychol Res, 56; 114-125. Disclosure No significant relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».