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Enregistrement W4392166678 · doi:10.2196/43999

Determinants of Implementing an Information and Communication Technology Tool for Social Interaction Among Older People: Qualitative Content Analysis of Social Services Personnel Perspectives

2024· article· en· W4392166678 sur OpenAlexvenueno aff
Johanna Fritz, Petra von Heideken Wågert, Annelie K. Gusdal, Rose‐Marie Johansson‐Pajala, Caroline Eklund

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMälardalens högskola
Mots-clésLonelinessInformation and Communications TechnologyQualitative researchPsychologyContent analysisExploratory researchPopulationPublic relationsApplied psychologyKnowledge managementNursingGerontologySociologyMedicineSocial psychologyComputer sciencePolitical scienceWorld Wide WebSocial scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older people are particularly vulnerable to social isolation and loneliness, which can lead to ill-health, both mentally and physically. Information and communication technology (ICT) can supplement health and social care and improve health among the vulnerable, older adult population. When ICT is used specifically for communication with others, it is associated with reduced loneliness in older populations. Research is sparse on how the implementation of ICT, used specifically for communication among older people in social services, can be performed. It is recommended to consider the determinants of implementation, that is, barriers to and facilitators of implementation. Determinants related to older people using ICT tools are reported in several studies. To the best of our knowledge, studies investigating the determinants related to the social services perspective are lacking. OBJECTIVE: This study aims to explore the determinants of implementing the Fik@ room, a new, co-designed, and research-based ICT tool for social interaction among older people, from a social services personnel perspective. METHODS: This study used an exploratory, qualitative design. An ICT tool called the Fik@ room was tested in an intervention study conducted in 2021 in 2 medium-sized municipalities in Sweden. Informants in this study were municipal social services personnel with experience of implementing this specific ICT tool in social services. We conducted a participatory workshop consisting of 2 parts, with 9 informants divided into 2 groups. We analyzed the data using qualitative content analysis with an inductive approach. RESULTS: The results included 7 categories of determinants for implementing the ICT tool. Being able to introduce the ICT tool in an appropriate manner concerns the personnel's options for introducing and supporting the ICT tool, including their competencies in using digital equipment. Organizational structure concerns a structure for communication within the organization. Leadership concerns engagement and enthusiasm as driving forces for implementation. The digital maturity of the social services personnel concerns the personnel's skills and attitudes toward using digital equipment. Resources concern time and money. IT support concerns accessibility, and legal liability concerns possibilities to fulfill legal responsibilities. CONCLUSIONS: The results show that implementation involves an entire organization at varying degrees. Regardless of how much each level within the organization comes into direct contact with the ICT tool, all levels need to be involved to create the necessary conditions for successful implementation. The prerequisites for the implementation of an ICT tool will probably change depending on the digital maturity of future generations. As this study only included 9 informants, the results should be handled with care. The study was performed during the COVID-19 pandemic, which has probably affected the results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,374 · 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.

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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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