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Enregistrement W4410207864 · doi:10.2196/57989

Lessons Learned From the Integration of Ambient Assisted Living Technologies in Older Adults’ Care: Longitudinal Mixed Methods Study

2025· article· en· W4410207864 sur OpenAlexvenueno aff
Oteng Ntsweng, Martin Kodyš, Zhi Quan Ong, Antoine de Marassé-Enouf, Ibrahim Sadek, Hamdi Aloulou, Sharon Swee-Lin Tan, Mounir Mokhtari

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintGerontologyAssisted livingLongitudinal studyPsychologyMedicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: COVID-19 has given impetus to an already growing trend around the use of ambient assisted living (AAL) technologies to support frail older adults who live alone. However, the challenge is that systematic research on the long-term use of AAL technologies remains in its nascent stages, leaving gaps in the understanding of the predictors that contribute to the routine embedding of AAL technologies in older adults' care. OBJECTIVE: This paper aims to share key lessons from a longitudinal study on the routine embedding of AAL technologies in older adults' care within a hitherto under-studied Southeast Asian context. Our objective was to design and deploy an AAL system termed Ubiquitous Service Management and Reasoning Architecture (Ubismart), evaluate its impact on older adults' quality of life (QOL), and distill lessons to inform the sustainable and culturally sensitive adoption of AAL technologies in similar settings. METHODS: We conducted an in-depth case study using a mixed methods design. First, we designed and deployed Ubismart to unobtrusively monitor and visualize older adults' activities of daily living. To assess changes in QOL, we administered a simplified, gamified version of the validated Older People's Quality of Life Questionnaire. Finally, we conducted semistructured interviews with older adults and their caregivers to triangulate the quantitative findings and explore evolving perceptions of the technology and its integration into daily routines. RESULTS: Quantitative analysis revealed significant improvements in (1) psychological and emotional well-being (P=.01) and (2) leisure and social activities (P=.03) following the AAL intervention. Other QOL dimensions showed no statistically significant change. Qualitative findings reinforced the improvement in psychological and emotional well-being, with many participants describing a heightened sense of safety and peace of mind, often likening the technology to "insurance" or a silent companion. However, the impact on social relationships was paradoxical; some older adults felt more cared for, while others perceived a decline in in-person visits. This paradox highlighted the complexities of technology's role in caregiving, as it might simultaneously enhance feelings of safety while unintentionally diminishing social connection for some older adults. CONCLUSIONS: AAL technologies such as Ubismart enhance older adults' psychological and emotional well-being and sense of safety but may inadvertently reduce social interaction. Sustainable integration requires balancing these benefits with efforts to maintain meaningful caregiver connections, supporting both safety and social engagement for older adults. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06486935; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06486935.

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)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,356 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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