Understanding the Thoughts and Preferences for Technologies Designed to Detect Feelings of Loneliness: Interview Study Among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Loneliness is a negative emotional state that is common in later life. The accumulative effects of loneliness have a significant impact on the physical and mental health of older adults. Automatic methods for detection and prediction are an emerging field to support early identification of loneliness. Objective: This study aimed to qualitatively explore the thoughts and preferences of people aged 65 years and older regarding technologies to detect feelings of loneliness in later life. Methods: We conducted 60 semistructured interviews with people aged 65 years and older between September 2022 and August 2023. Data were analyzed using a reflective thematic approach on NVivo software (Lumivero). Results: In total, three themes were identified representing what older adults considered important in a system able to detect loneliness: (1) interest and control of data, which was a priority for older adults; (2) perceived usefulness to address loneliness, which related to the importance of providing recommendations to reduce feelings of loneliness after detection; and (3) personalization as a priority, which included the level of loneliness for which an alert was sent and selection of relevant individuals who would be sent a loneliness alert. Conclusions: Findings from this in-depth qualitative study provide important perspectives from people with lived experience of loneliness on the context in which a sensor-based loneliness detection system would be most useful and acceptable to older adults. Future research will include such perspectives in the design of innovative technologies enabling the early detection of loneliness and access to timely interventions to tackle loneliness in later life.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».