Qualitative Interview with Older Adults and Caregivers on their Perspectives with Self-Management and Remote Vital Sign Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Background: Research underscores the role of self-management capabilities as a strategy for enhancing the well-being of older adults by mitigating potential health risks and functional decline. Self-management tools like remote vital sign monitoring serve as critical indicators for detecting adverse health outcomes. Thus, the study aims to understand prior experiences of older adults and caregivers in self-management, along with soliciting their perspective on the technical advantages and barriers of using technology in medicine, citing their experience with remote vital sign monitoring as an example. Methods: Through semi-structured qualitative interviews, 32 participants were interviewed virtually about their personal experience with prior remote vital sign monitoring. Eligibility included older adults and/or caregivers of older adults. Participants who were unable to read or understand English were excluded, unless sufficient support was provided to navigate the study procedures. Results: The full interview transcriptions were captured under the following five major themes: health-care experience, personal perception of technology in medicine, impact of remote vital sign monitoring, contactless monitoring system considerations, and acceptance and collaboration in remote vital sign measurement. Conclusion: Based on participants' prior experience using remote vital sign monitoring, compatibility, data security and privacy, and patient education were identified as important considerations when developing monitoring systems for older adults and caregivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».