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Enregistrement W4312116396 · doi:10.2196/43564

Double-Bind of Recruitment of Older Adults Into Studies of Successful Aging via Assistive Information and Communication Technologies: Mapping Review

2022· review· en· W4312116396 sur OpenAlexaffvenue
Najmeh Khalili‐Mahani, Kim Sawchuk

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and TechnologyJewish General HospitalMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation and Communications TechnologyThematic analysisGerontologyPopulation ageingContext (archaeology)GerontechnologyQualitative researchInclusion (mineral)Healthy agingPsychological interventionPsychologyFlourishingPopulationApplied psychologyMedicineSocial psychologyNursingComputer scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Two fields of research and development targeting the needs of the aging population of the world are flourishing, successful aging and assistive information and communication technologies (A-ICTs). The risks of ageist stereotypes emerging from how we communicate in both discourses are long known. This raises questions about whether using specific age criteria in the context of "aging deficits" can bias participation in, or compliance with, the research process by older adults who try to avoid age-related stigma. OBJECTIVE: This study aimed to examine subject recruitment, study designs (based on age >65 years criteria), as well as discourses in research objectives and conclusions in health research on affordances of A-ICTs for older adults. METHODS: A systematic mapping approach was used to characterize rationales, methods, stated objectives, and expected outcomes of studies indexed in PubMed and retrieved through the search logic (["Older Adults" OR Seniors OR Elderly] AND [ICT OR gerontechnology OR "Assistive Technology")] AND ("Healthy Aging" OR "Successful Aging" OR "healthy ageing" OR "successful ageing"). Inclusion criteria were as follows: the study should have recruited older participants (aged >65 years), been qualitative or quantitative research, and involved the introduction of at least one A-ICT for health-related improvements. Exclusion criteria were as follows: reviews, viewpoints, surveys, or studies that used information and communication technology for data collection instead of lifestyle interventions. Content, thematic, and discourse analyses were used to map the study characteristics and synthesize results with respect to the research question. RESULTS: Of 180 studies that passed the search logic, 31 (17.2%) satisfied the inclusion criteria (6 randomized controlled trials, 4 purely quantitative studies, 9 focus groups, 2 observational studies, and 10 mixed methods studies). In all but one case, recruitment was pragmatic and nonrandom. Thematic analysis of rationales revealed a high likelihood of emphasis on the burdens of aging, such as rising costs of care (12/31, 39%) and age-related deficits (14/31, 45%). The objectives of the research fell under 4 categories: promotion of physical activity, acceptance and feasibility of robots and remote health monitoring systems, risk detection, and the future of A-ICTs in health care for older adults. Qualitative studies were more attentive to the nonageist research guidelines. Heterogeneity in the study results (both qualitative and quantitative) was not related to age but to individual agency, acceptance, and adherence. A combination of research strategies (participatory, longitudinal, playful, flexible, and need-based designs) proved successful in characterizing variations in study outcomes. Studies that documented recruitment dynamics revealed that fear of stigma was a factor that biased participants' engagement. CONCLUSIONS: This review indicates that age is not an informative criterion for recruitment and retention of participants. Charting the dynamics of adoption of, and interaction with, A-ICTs is critical for advancing research and technology development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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