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Enregistrement W4295077767 · doi:10.11124/jbies-21-00409

Experiences of residents of long-term-care homes with the use of socially assistive technologies and the effectiveness of these technologies: a mixed methods systematic review protocol

2022· article· en· W4295077767 sur OpenAlexaff
Marilyn Macdonald, Lori E. Weeks, Elaine Moody, Ruth Martin‐Misener, Damilola Iduye, Chelsa States, Melissa Ignaczak, Alannah Delahunty‐Pike, Julie Caruso, Janet Simm, Melissa Rothfus

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensNorthwoodKellogg's (Canada)Nova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessSocial isolationPsychologyQualitative researchPopulationIndependent livingGerontologyCritical appraisalLong-term careApplied psychologyMedicineNursingSocial psychologySociologyAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this review is to explore the experiences of residents of long-term-care homes using socially assistive technologies and the effectiveness of these technologies in relation to depression, loneliness, and social interaction. INTRODUCTION: Research related to the experiences of residents of long-term-care homes with socially assistive technologies, and their effectiveness, is limited. This population of older adults is projected to steeply increase in the future, as will the need for services, such as long-term care. Older adults (≥65 years) in long-term care are at increased risk of depression, loneliness, and social isolation. Therefore, there is a need to explore the experiences of long-term-care residents with the use of socially assistive technologies and to determine the effectiveness of these technologies in relation to depression, loneliness, and social interaction. INCLUSION CRITERIA: This review will include studies about the experiences of older adults in long-term care using socially assistive technologies, and the effectiveness of these technologies. Older adults are defined as people 65 years of age and above. We will consider human-to-human socially assistive technologies, such as computers, smart phones, tablets, and associated applications. We will review quantitative, qualitative, and mixed methods studies. METHODS: A JBI mixed methods convergent segregated approach will be used. Select databases and gray literature will be searched for published and unpublished studies, with no date or language limits. Titles, abstracts, and full texts of included studies will be screened by at least two reviewers, and undergo quality appraisal, data extraction, and synthesis of quantitative and qualitative data followed by integration of the two types of evidence. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION NUMBER: PROSPERO CRD42021279015.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,008
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,342 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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