A smart audio device Tochie for long‐term care residents to stay connected with family during COVID lockdown
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The effects of isolation and loneliness have been exacerbated by the COVID‐19 pandemic. While assistive technology offers potential benefits for long‐term care residents, there is limited evidence on technology adoption in complex care environments in LTC. The voices of older persons, family members and staff perspectives are not adequately included in implementation science literature. The poster report the adoption of Tochie, a smart audio device that allows family members to remotely record and schedule messages, such as daily reminders or comforting audio recordings, to send to their loved ones in LTC care homes during the time of COVID lockdown. Method We applied qualitative descriptive design with interview and focus group methods. A total of 25 people in LTC participated in the study, including residents, family members, and care staff from two long‐term care homes in British Columbia, Canada. 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) fostering emotional connection (b) connecting in creative and personalized ways (c) considering contextual considerations in LTC (d) lessons learned 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 and expanded possibilities for family connection. Our findings offer pragmatic insights into challenges and possibilities for future product development and implementation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».