WEB-BASED PRESENCE FOR SOCIAL CONNECTEDNESS IN LONG-TERM CARE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic and resultant restrictions on in-person gathering severely disrupted the social networks of older adults living in long-term-care homes (LTCH). Furthermore, the pandemic highlighted the need for embedded interventions such as web-based technology (WBT) to support social connectedness and well-being among older adults and their families. This qualitative study sought to explore how older adults living in LTCH, their family members and staff benefit from and envision WBT to support social connectedness. Semi-structured interviews were conducted with 22 family members, seven older adults and 10 staff across three LTCH. Data were analyzed using directed content analysis informed by Technology Acceptance Model. Participants predominantly used iPads, tablets, and phones to videoconference via Zoom, Teams, Facetime, or Skype. Older adults’ sense of social connectedness benefitted from their ability to visualize faces, observe non-verbal cues, perform lip reading, and follow the lives of their families outside of LTCH using WBT over conventional phone connections. In most cases, staff facilitated WBT use due to the older adults varied digital literacy, high rates of dementia and physical or visual limitations. Some family member participants found greater utility in videoconferencing technology called Portal and Alexa Echo Show which required limited navigation by the older adult. Henceforth, LTCH must adopt and implement technology that reflects the needs of people living in LTCH. In addition, adequate staffing, training, and funding is needed to enhance and sustain WBT use for the purposes of social connection among older adults in LTCH and their families.
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 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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».