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Enregistrement W4413021943 · doi:10.2196/preprints.80647

Key Challenges and Barriers to Digital Literacy for Older Adults: A Scoping Review (Preprint)

2025· article· en· W4413021943 sur OpenAlexaboutno aff
Salman Khan, Sarah Webster, John Puxty, Madison Robertson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintKey (lock)LiteracyGerontologyPsychologyComputer scienceWorld Wide WebMedicineComputer securityPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Despite rising internet use in Canada, older adults continue to face significant barriers in adopting and using digital technologies. Digital literacy among older adults extends beyond technical proficiency, encompassing adaptation to new technologies, overcoming age-related limitations, and addressing socio-economic disparities. Limited digital skills hinder social participation, access to essential services, and engagement with eHealth technologies, exacerbating disparities in health outcomes. OBJECTIVE This scoping review aimed to identify key barriers to digital literacy among older adults, synthesizing evidence from existing literature to provide a comprehensive understanding of the challenges older adults face in adopting and utilizing digital technologies. METHODS A systematic search was conducted across PubMed and Ovid MEDLINE(R) databases, identifying qualitative, quantitative, and mixed-methods studies that explored digital literacy barriers among individuals aged 55 and older. Data extraction captured participant characteristics, study settings, methodologies, and key findings, which were synthesized into thematic categories. RESULTS A total of 19 studies met the inclusion criteria. Thematic analysis identified seven primary barriers to digital literacy among older adults: (1) Health Barriers (physical and cognitive limitations), (2) Support Networks (lack of social support and influence), (3) Convenience and Ease of Use (interface complexity and technological change), (4) Knowledge and Information (low digital literacy and limited awareness), (5) Perception Barriers (security concerns, self-efficacy, and preference for traditional methods), (6) Resource Barriers (limited access, financial constraints, and lack of training), and (7) Barriers for Special Populations. CONCLUSIONS The findings of this review underscore the necessity of a comprehensive, multi-faceted approach to addressing digital literacy barriers among older adults. Interventions should be tailored to accommodate physical and cognitive limitations, provide social and educational support, and ensure accessibility and affordability of digital tools. Future research should prioritize standardized definitions of digital literacy, evaluate long-term impacts of digital inclusion programs, and explore targeted strategies for vulnerable subpopulations. Policymakers, practitioners, and technology developers must collaborate to bridge the digital divide and promote digital inclusion among older adults, ensuring equitable access to information, healthcare, and social engagement in an increasingly digital society.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0140,014
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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