Community-Dwelling Older Adults’ Readiness for Adopting Digital Health Technologies: Cross-Sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health technologies offer the potential to improve the daily lives of older adults, maintain their health efficiently, and allow aging in place. Despite increasing evidence of benefits and advantages, readiness for adopting digital interventions among older people remains underexplored. OBJECTIVE: This study aims to explore the relationships between sociodemographic-, health-, and lifestyle-related factors and technology use in everyday life and community-dwelling older adults' readiness to adopt telemedicine, smartphones with texting apps, wearables, and robotics. METHODS: This was a cross-sectional, population-based survey study with a stratified probabilistic sample of adults aged 75 years or older living in South Tyrol (autonomous province of Bolzano/Bozen, Italy). A random sample of 3600 community-dwelling older adults living at home was invited to complete a questionnaire including single items (older adults' readiness to use health technology) and scales (PRISMA-7; Program of Research on Integration of Services for the Maintenance of Autonomy). Descriptive and logistic regression analyses were performed to analyze the data. RESULTS: In total, 1695 community-dwelling older adults completed the survey (for a response rate of 47%). In terms of potential digital health technology adoption, wearable devices were favored by 33.7% (n=571), telemedicine by 30.1% (n=510), smartphones and texting apps by 24.5% (n=416), and assistant robots by 13.7% (n=232). Sociodemographic-, health- and lifestyle-related factors, as well as the use of technology in everyday life, played a significant role in explaining readiness to adopt digital health technologies. For telemedicine, age ≥85 years (odds ratio [OR] 0.74, 95% CI 0.56-0.96), financial constraints (OR 0.68, 95% CI 0.49-0.95), and less than 2 hours of physical activity per week (OR 0.75, 95% CI 0.58-0.98) were associated with nonreadiness, while Italian-speaking participants (OR 1.54, 95% CI 1.16-2.05) and those regularly using computers (OR 1.74, 95% CI 1.16-2.60), smartphones (OR 1.69, 95% CI 1.22-2.35), and the internet (OR 2.26, 95% CI 1.47-3.49) reported readiness for adoption. CONCLUSIONS: Community-dwelling older adults display varied readiness toward the adoption of digital health technologies, influenced by age, mother tongue, living situation, financial resources, physical activity, and current use of technology. The findings underscore the need for tailored interventions and educational programs to boost digital health technology adoption among community-dwelling older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».