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Enregistrement W4412744182 · doi:10.2196/71093

Exploring Technology Supporting Aging-in-Place Using an Equity Lens Through Focus Groups and World Café–Informed Research Agenda: Qualitative Study

2025· article· en· W4412744182 sur OpenAlexaffvenue
Marianne Saragosa, Ibukun‐Oluwa Omolade Abejirinde, Evan MacEachern, Michelle Nelson, Kristina M. Kokorelias, Sidra Bharmal, Brina Ludwig Prout, M. T. Ziyad Mohamed

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensBridgepoint Active HealthcareLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteToronto Rehabilitation InstituteSinai Health SystemWomen's College HospitalTrillium Health CentrePublic Health OntarioUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupConversationQualitative researchPerceptionPsychologyEquity (law)GerontologyPublic relationsSociologyMedicinePolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Older adults prefer to age in their home or community of choice, which could include naturally occurring retirement communities (NORCs). As a place with a high density of older adults, NORCs could be sites where technology is leveraged to support independence and aging in the right place. However, there is limited research on how technology adoption and use occur in NORCs in ways that support older adults. Objective: This study aims to cocreate a research agenda on equity-informed technology considerations that help older adults live independently in NORCs. Methods: This is a 2-phase sequential qualitative descriptive study of 5 community-based focus groups and an in-person World Café event. We use the focus group method to acquire data about older adults' experiences with and perceptions of using technology to support aging-in-place in NORC settings. This data informs the design and facilitation of deliberate dialogues at the World Café event. Three questions helped to guide the small group discussions. The World Café is a creative, collaborative, and conversation-generating method that aims to generate exchanges between people with different views on a particular topic. Results: In total, 45 NORC residents participated in a focus group about their experience and use of technology. The data revealed 3 central categories that highlight the perception of the use of technology to support the independence of participants in their homes and communities, its challenges, and areas to consider when deploying technology for helping older adults age in place. The subsequent World Café event included 40 participants and a combination of NORC residents, service providers, researchers, technology innovators, and policy makers. Insights drawn from the focus groups and World Café informed a 10-question research agenda about equity-informed technology principles that span accessible support, accessible interfaces, affordable and equitable access, available digital literacy training, accessible data, and accessible partnerships. Conclusions: Our study explores NORCs as potential environments for offering a transformative opportunity to address equity considerations for technology supporting aging in place. Our findings and research agenda highlight critical areas for consideration, including leveraging partnerships, integrating public and private technology ecosystems, and designing technology with older users that evolves with the population's needs. Notably, by embedding principles of equity, inclusivity, and user-centered design, the collective of developers, researchers, and service providers can ensure that emerging technology serves diverse aging populations equitably and effectively.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,371
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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