Exploring factors influencing the adoption and use of digital health technology for HIV management among older adults living with HIV: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The intersection of aging and HIV presents unique challenges in healthcare, with older adults living with HIV experiencing compounded health issues. Advances in technology, including digital health tools, offer opportunities to improve self-management and care delivery. However, older adults living with HIV face barriers in adopting these digital health tools due to socio-cultural factors and technological challenges. Objective: This study explores the factors influencing the adoption of digital health technologies for HIV management among older adults, aiming to identify strategies to improve accessibility and effectiveness of these tools. Methods: A qualitative descriptive study using interviews was conducted within a larger research program on virtual care for socio-culturally diverse older adults. Data were analyzed using the Theoretical Domains Framework (TDF) to identify barriers and facilitators to technology adoption. Results: Fourteen older adults living with HIV (mean age 58.7, SD 6.5) participated in the study. Key themes included self-management, perceived usefulness, and ease of use, with older adults living with HIV using technology for health tracking and symptom management. Barriers such as affordability, linguistic diversity, and complex user interfaces were identified, along with concerns about privacy and stigma. Facilitators included peer influence, perceived utility of tools, and ease of navigation. Participants emphasized the importance of transparency in consent processes and the need for technology to accommodate cognitive and sensory impairments. Conclusion: This study highlights the need for tailored digital health interventions that address the unique challenges of older adults living with HIV. Future technologies should prioritize user-friendly interfaces, accessibility, and clear consent processes to enhance adoption and engagement.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».