OLDER ADULTS’ PERSPECTIVES ON USING TECHNOLOGY TO ASSESS SOCIAL ISOLATION AT THE ONSET OF COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Social isolation (SI) among older adults (OA) is a global health issue that was exacerbated by the pandemic. This study examines OA’s perspectives on technology use (i.e., home-based ambient sensor or wearable technology) to assess SI, with consideration of understanding these perspectives in relation to the pandemic. Two questions were examined: (i) How familiar are OA with technology that can be used to assess SI? and (ii) Are OA agreeable to using technology to assess SI? Online surveys (n=4379) and semi-structured interviews were completed by community-dwelling OA at the onset of COVID-19. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics and qualitative data were analyzed using content analysis. From survey responses, 16.79% indicated they would be agreeable to using technology to assess SI, whereas 40.37% and 42.83% indicated no and maybe/not sure, respectively. Although most participants were familiar with some technologies that could be used as part of an SI assessment tool, interviews suggested they were unfamiliar with this application of technologies. Preliminary analysis of the interviews (n=31) revealed three broad categories addressing the research questions: (1) perceived barriers to sensor-based technology adoption, (2) user experience and acceptance, and (3) changing social norms. Our study is one of the first to examine the views of OA regarding familiarity and openness to technology use for SI assessment that emerged with COVID-19. Technology developers and healthcare providers need to address ethical concerns around sensor-based technology use and increase opportunities to improve OA’s digital literacy and accessibility to support technology acceptance for SI assessment.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».