MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4308687182 · doi:10.2196/39185

Lessons Learned From the SoBeezy Program for Older Adults During the COVID-19 Pandemic: Experimentation and Evaluation

2022· article· en· W4308687182 sur OpenAlexvenueno aff
Marion Pech, Antoine Gbessemehlan, Lucile Dupuy, Hélène Sauzeon, Stéphane Lafitte, Philippe Bachelet, Hélène Amieva, Karine Pérès

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessPsychological interventionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyIntervention (counseling)GerontologyPandemicMedicineMedical educationNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The SoBeezy program is an innovative intervention aimed at promoting and fostering healthy aging and aging in place by proposing to older adults concrete solutions to face daily life, tackle loneliness, promote social participation, and reduce the digital divide, thanks to a specific, easy-to-use voice assistant (the BeeVA smart display). OBJECTIVE: This study aims to assess the acceptability of the SoBeezy program and its voice assistant and to identify potential areas of improvement. METHODS: A 12-month experimentation of the program was deployed in real-life conditions among older adults living in the community in 4 pilot cities of France. Launched during the first lockdown of the COVID-19 crisis, this multisite study aimed to assess acceptability using questionnaires and interviews conducted at baseline and at the end of the experimentation. In addition, a series of meetings were conducted with SoBeezy staff members to obtain direct feedback from the ground. RESULTS: In total, 109 older individuals were equipped with BeeVA to use the SoBeezy program; of these, 32 (29.4%) left the experimentation before its end and 69 (63.3%) completed the final questionnaires. In total, 335 interventions were conducted and 27 (39%) of the participants requested services, mainly for supportive calls and visits and assistance with shopping, transportation, and crafting-gardening. Of the whole sample, 52 (75%) considered BeeVA as a reassuring presence, and few persons (15/69, 22%) reported a negative opinion about the program. Among the participants, the voice assistant appeared easy to use (n=57, 82%) and useful (n=53, 77%). They also were positive about the BeeVA smart display and the SoBeezy intervention. CONCLUSIONS: This multisite study conducted in real-life conditions among more than 100 older adults living in the community provides enlightening results of the reality from the ground of digital tools designed for the aging population. The COVID-19 context appeared both as an opportunity, given the massive needs of the older adults during this crisis, and as limiting due to sanitary constraints. Nevertheless, the experimentation showed overall good acceptability of the voice assistant and a high level of satisfaction of the participants among those who really used the system and could be a way of improving the autonomy and well-being of older adults and their families. However, the findings also highlighted resistance to change and difficulties for the users to ask for help. The experimentation also emphasized levers for next deployments and future research. The next step will be the experimentation of the activity-sharing component that could not be tested due to the COVID-19 context.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetTechnology Use by Older AdultsTravaux en français237 207