Older Adults and New Technology: Mapping Review of the Factors Associated With Older Adults’ Intention to Adopt Digital Technologies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ongoing advancements in digital solutions support older adults' healthy aging and well-being. However, a unified synthesis of sociodemographic, cognitive, attitudinal, emotional, and environmental factors that influence older adults' intention to use these new digital technologies is still lacking. Understanding the salient factors that influence older adults' intention to use digital technologies will help to ensure that technology is developed appropriately and contextually. This understanding is also likely to contribute to developing technology acceptance models specifically for the aging generation, by reorganizing principles and constructing objectivity criteria for future research studies. OBJECTIVE: This review aims to identify the key factors associated with older adults' intention to use digital technologies and to provide a comprehensive conceptual framework to describe the relationships between these key factors and older adults' intention to use digital technologies. METHODS: A mapping review was conducted using 9 databases from inception to November 2022. Articles were selected for review if they had an evaluative component of older adults' intention to use digital technologies. Three researchers independently reviewed the articles and extracted the data. Data synthesis was performed via narrative review and quality appraisal was measured using 3 different tools based on each article's study design. RESULTS: We identified a total of 59 articles investigating older adults' intention to use digital technologies. The majority (40/59, 68%) of articles did not use an existing framework or model for technology acceptance. Studies mostly adopted a quantitative research design (27/59, 46%). We found 119 unique factors reported to influence older adults' intention to use digital technologies. These were categorized into 6 distinct themes: Demographics and Health Status, Emotional Awareness and Needs, Knowledge and Perception, Motivation, Social Influencers, and Technology Functional Features. CONCLUSIONS: Given the importance of global demographic change toward an aging society, there is surprisingly limited research on the factors that influence older adults' intention to use digital technologies. Our identification of the key factors across different types of digital technology and models supports the future integration of a comprehensive perspective encompassing environmental, psychological, and social determinants for older adults' intention to use digital technologies.
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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 | 0,009 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».