The Use of Technology to Deliver In-Home Aged Care Services: Mixed Methods Study of Australian Staff Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background: With a global aging population, technology has been proposed as a solution to address the growing demand for services in the in-home aged care sector. Despite the potential of technology, there are difficulties when implementing technology into routine care delivery. There is a lack of evidence regarding the specific factors affecting technology use in the in-home aged care setting from the perspective of the direct care workforce. Objective: This study aimed to understand in-home aged care staff members' views of (1) the digital enablement potential of direct in-home care tasks, (2) benefits and drawbacks of technology use, and (3) enablers and barriers for technology use in Australian in-home aged care. Methods: An explanatory sequential mixed methods research design was used, with a cross-sectional survey and semistructured staff interviews. Participants were recruited from in-home aged care staff members working at a national Australian in-home health and aged care organization. Results: In total, 226 participants completed the survey, and 18 participants completed the interviews. Overall, participants felt that many care tasks within in-home aged care could be digitally enabled, with more than half (56%) of the common direct care tasks identified as being likely to be digitally enabled. Participants also discussed a range of quality of care-, staff-, and organization-related benefits and drawbacks in the use of technology. Finally, participants agreed that most of the researcher-proposed enablers and barriers were important, while suggesting additional enablers and barriers such as client preferences regarding technology use and poor data connectivity. Conclusions: This study provides insight into staff members' views regarding the use of technology to deliver in-home aged care services. The results could help inform technology developers and in-home aged care providers, providing key information to guide technology implementation into care delivery. Further research is required to ensure that appropriate strategies are available to ensure successful implementation of technology into in-home aged care.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».