Barriers and Facilitators to Older Adults’ Acceptance of Camera-Based Active and Assisted Living Technologies: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Camera-based active and assisted living (AAL) technologies are an eminent solution to population aging but are frequently rejected by older adults. The factors that influence older adults' acceptance of these technologies remain poorly understood, which may account for their lagging diffusion. This scoping review aimed to identify the barriers and facilitators to older adults' acceptance of camera-based AAL technologies, with a view to facilitating their development and widespread dissemination. Research Design and Methods: MEDLINE, CINAHL, Embase, IEEE Xplore Digital Library, ACM Digital Library, Web of Science, and gray literature databases were searched from inception to June 2024. Publications that reported data on barriers and facilitators to the acceptance of camera-based AAL technologies among community-dwelling older adults aged 60 and above were eligible. Barriers and facilitators were extracted and mapped to the theoretical domains framework, thematically clustered, and narratively summarized. Results: A total of 28 barriers and 19 facilitators were identified across 50 included studies. Dominant barriers concerned the technology's privacy-invasive, obtrusive, and stigmatizing qualities. Salient facilitators included the perceived usefulness of, and older adults' perceived need for, the technology. Discussion and Implications: Results inform practitioners' selection of strategies to promote older adults' acceptance of camera-based AAL technologies. These efforts should transcend the conventional focus on pragmatics and give credence to psychological, social, and environmental influences on technology acceptance.
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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 | 0,023 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».