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Enregistrement W4389336519 · doi:10.2196/46522

Barriers to and Facilitators of Older People’s Engagement With Web-Based Services: Qualitative Study of Adults Aged >75 Years

2023· article· en· W4389336519 sur OpenAlexvenueno aff
Annemarie Money, Alex Hall, Danielle Harris, Charlotte Eost‐Telling, Jane McDermott, Chris Todd

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésQualitative researchGerontologyAging in placePsychologyMedicineWorld Wide WebSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has accelerated the shift toward the digital provision of many public services, including health and social care, public administration, and financial and leisure services. COVID-19 services including test appointments, results, vaccination appointments and more were primarily delivered through digital channels to the public. Many social, cultural, and economic activities (appointments, ticket bookings, tax and utility payments, shopping, etc) have transitioned to web-based platforms. To use web-based public services, individuals must be digitally included. This is influenced by 3 main factors: access (whether individuals have access to the internet), ability (having the requisite skills and confidence to participate over the web), and affordability (ability to pay for infrastructure [equipment] and data packages). Many older adults, especially those aged >75 years, are still digitally excluded. OBJECTIVE: This study aims to explore the views of adults aged >75 years on accessing public services digitally. METHODS: We conducted semistructured qualitative interviews with a variety of adults aged ≥75 years residing in Greater Manchester, United Kingdom. We also interviewed community support workers. Thematic analysis was used to identify the key themes from the data. RESULTS: Overall, 24 older adults (mean age 81, SD 4.54 y; 14/24, 58% female; 23/24, 96% White British; and 18/24, 75% digitally engaged to some extent) and 2 support workers participated. A total of five themes were identified as key in understanding issues around motivation, engagement, and participation: (1) "initial motivation to participate digitally"-for example, maintaining social connections and gaining skills to be able to connect with family and friends; (2) "narrow use and restricted activity on the web"-undertaking limited tasks on the web and in a modified manner, for example, limited use of web-based public services and selected use of specific services, such as checking but never transferring funds during web-based banking; (3) "impact of digital participation on well-being"-choosing to go to the shops or general practitioner's surgery to get out of the house and get some exercise; (4) "the last generation?"-respondents feeling that there were generational barriers to adapting to new technology and change; and (5) "making digital accessible"-understanding the support needed to keep those engaged on the web. CONCLUSIONS: As we transition toward greater digitalization of public services, it is crucial to incorporate the perspectives of older people. Failing to do so risks excluding them from accessing services they greatly rely on and need.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations34
Publié2023
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