Using a smart audio device, Tochie to deliver family messages in long‐term care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Long‐term care (LTC) residents are more likely to experience loneliness, social isolation and have dementia (Garner et al., 2018; Hou & Ngo, 2021). The effects of isolation have been exacerbated by the COVID‐19 pandemic. While assistive technology has been a popular topic in gerontological health research, there have been limited findings on the experience of technology adoption in complex care environments such as LTC, and on family member and staff perspectives. “Tochie” is a smart audio device that allows family and significant others to remotely record and schedule messages, such as daily reminders or comforting audio recordings, to send to their loved ones in care settings. Our research explores the experiences of residents, families, and staff using the Tochie device in LTC. Method We applied qualitative descriptive design with interview and focus group methods. 10 residents, 9 family members, and 6 care staff from two long‐term care homes in British Columbia, Canada, participated in the study. Each resident was given a device to use with their family member for a four‐week intervention period. The research team checked in with family members and staff weekly via telephone and email to provide support and gather feedback. Pre‐ and post‐intervention focus groups and interviews were held via Zoom and phone correspondence to learn about participants’ experiences using Tochie. Thematic analysis was performed to identify themes. Result Four common themes were identified to describe the experience of using Tochie in LTC: (a) Tochie as a means to facilitate emotional connection (b) Using Tochie in creative, personalized ways (c) Challenges and contextual considerations in LTC (d) Ideas for future developments Conclusion The COVID‐19 pandemic has provided us an opportunity to redefine and reconstruct what it means to “keep in touch” with loved ones in care settings. In our study, residents, families and staff highlighted the ways in which Tochie has enabled this connection and provided feedback on their challenges and device recommendations. This study explores the valuable perspectives of residents, their loved ones, and care staff in the use of assistive audio devices to inform product development and adoption into LTC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».