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Enregistrement W4410293309 · doi:10.2196/60297

Implementation of New Technologies in an Aged Care Social Day Program: Mixed Methods Evaluation

2025· article· en· W4410293309 sur OpenAlexvenueno aff
Dannielle Post, Kathleen C. Whitson, Gaynor Parfitt

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPopulationPsychologyNursingMedical educationKnowledge managementApplied psychologyQualitative researchMedicineComputer scienceSociologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Australia's aging population is looking to age in place, accessing care alternatives external to the traditional model of residential aged care facilities. This evaluation is situated in a Social Day Program, delivered by an aged care organization. It is designed to cater for people living with dementia, located in an environment equipped with new technologies including age-specific interactive computer gaming, social robots, sensory stimulation, and virtual reality. The technologies are designed to support older adults, enabling them to stay connected and maintain physical and cognitive functioning, independence, and quality of life. Objective: This project aimed to undertake a multifaceted evaluation of the implementation of the new technologies, including an exploration of the barriers and enablers to uptake. The key issue is how to enhance the potential for optimizing the use of these technologies in the Social Day Program environment, to help inform decision-making regarding the implementation of these technologies at the organization's other sites, and future investment in such technologies by aged care organizations generally. Methods: Observation of technology use within the organization was conducted over a 16-week period. Surveys and semistructured interviews were used to collect information from staff related to their experiences with the technology. Thematic analysis was used to analyze the interviews. Data were triangulated across the sample. Results: Forty-eight observation periods were completed, totaling 126.5 observation hours. Technology use by clients was observed on 24 occasions, for 22 (17.4% of the observation time) hours. Nineteen staff completed surveys. Nearly three-quarters (n=14) of the staff perceived there to be barriers to the clients' use of technology, and 18 (95%) staff reported that they assisted clients to use the technology. Ten (53%) staff reported receiving training to use the technology and feeling confident in their knowledge of the technology to assist clients in using it. Twelve staff members participated in an interview. Key themes identified from the interview data were: technology has potential but is not for everyone, incorporating the subtheme technology as a placation tool, staff knowledge and confidence, and technology functionality and support. Conclusions: This evaluation identified that technology was not being used for the purposes of enrichment or experience enhancement, nor extensively. Multiple barriers to the implementation and sustained use of the technology items were identified. Recommendations to improve implementation and promote sustained use of technology, based on the findings of this evaluation and evidence from the literature, may apply to other organizations seeking to implement these technologies in similar programs.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,449 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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