Habit and Help—Experiences of Technology Use During the COVID-19 Pandemic: Interview Study Among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic compelled older adults to engage with technology to a greater extent given emergent public health observance and home-sheltering restrictions in the United States. This study examined subjective experiences of technology use among older adults as a result of unforeseen and widespread public health guidance catalyzing their use of technology differently, more often, or in new ways. OBJECTIVE: This study aimed to explore whether older adults scoring higher on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology questionnaire fared better in aspects of technology use, and reported better subjective experiences, in comparison with those scoring lower. METHODS: A qualitative study using prevalence and thematic analyses of data from 18 older adults (mean age 79 years) in 2 groups: 9 scoring higher and 9 scoring lower on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology questionnaire. RESULTS: Older adults were fairly competent technology users across both higher- and lower-scoring groups. The higher-scoring group noted greater use of technology in terms of telehealth and getting groceries and household items. Cognitive difficulty was described only among the lower-scoring group; they used technology less to get groceries and household items and to obtain health information. Qualitative themes depict the role of habit in technology use, enthusiasm about technology buttressed by the protective role of technology, challenges in technology use, and getting help regardless of technology mastery. CONCLUSIONS: Whereas the pandemic compelled older adults to alter or increase technology use, it did not change their global outlook on technology use. Older adults' prepandemic habits of technology use and available help influenced the degree to which they made use of technology during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».