Exploring Older Adults’ Needs for a Healthy Life and eHealth: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aging brings physical and life changes that could benefit from eHealth services. eHealth holistically combines technology, tasks, individuals, and contexts, and all these intertwined elements should be considered in eHealth development. As users' needs change with life situations, including aging and retirement, it is important to identify these needs at different life stages to develop eHealth services for well-being and active, healthy lives. OBJECTIVE: This study aimed to (1) understand older adults' everyday lives in terms of well-being and health, (2) investigate older adults' needs for eHealth services, and (3) create design recommendations based on the findings. METHODS: A total of 20 older adults from 2 age groups (55 to 74 years: n=12, 60%; >75 years: n=8, 40%) participated in this qualitative interview study. The data were collected remotely using a cultural probes package that included diary-based tasks, sentence completion tasks, and 4 background questionnaires; we also performed remote, semistructured interviews. The data were gathered between the fall of 2020 and the spring of 2021 in Finland as a part of the Toward a Socially Inclusive Digital Society: Transforming Service Culture (DigiIN) project (2019 to 2025). RESULTS: In the daily lives of older adults, home-based activities, such as exercising (72/622, 11.6% of mentions), sleeping (51/622, 8.2% of mentions), and dining and cooking (96/622, 15.4% of mentions), promoted well-being and health. When discussing their needs for eHealth services, participants highlighted a preference for a chat function. However, they frequently mentioned barriers and concerns such as the lack of human contact, inefficiency, and difficulties using eHealth systems. Older adults value flexibility; testing possibilities (eg, trial versions); support for digital services; and relevant, empathetically offered content with eHealth services on short-term and long-term bases in their changing life situations. CONCLUSIONS: Many older adults value healthy routines and time spent at home. The diversity of older adults' needs should be considered by making it possible for them to manage their health safely and flexibly on different devices and channels. eHealth services should adapt to older adults' life changes through motivation, personalized content, and appropriate functions. Importantly, older adults should still have the option to not use eHealth services.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».