Factors Associated With the Ability To Keep Up With Technology Developments: Findings From a National Multigenerational Cross-Sectional Survey in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digital technologies are increasingly central to supporting autonomy, health, and social participation in later life. However, disparities persist in the ability to keep up with technological developments, affecting individuals' opportunities to benefit from digital health and social innovations. Objective: This study aimed to investigate factors associated with individuals' self-reported ability to keep up with technological developments, focusing on generational differences, attitudes toward digital tools, and sociodemographic characteristics. Methods: We conducted a national cross-sectional online survey in Sweden with 2121 respondents aged 30 to 39 years, 50 to 59 years, and 70 to 79 years. Logistic regression analyses were used to identify associations between self-reported ability to keep up with technology and independent variables, including attitudes toward information and communication technology, gender, education, self-rated economic situation, and general health. Results: Most respondents reported being able to keep up with technological developments. Compared to the oldest generation (70-79 years), participants aged 30 to 39 years had 188% higher odds (odds ratio [OR] 2.88, 95% CI 1.84-4.53) of reporting they kept up with technology developments, and women had lower odds than men (OR 0.52, 95% CI 0.39-0.70). Positive attitudes toward information and communication technology being user-friendly (OR 1.81, 95% CI 1.21-2.73), timesaving (OR 2.03, 95% CI 1.44-2.87), and increasing independence (OR 1.99, 95% CI 1.33-2.96) were also significantly associated with keeping up. Conclusions: These findings suggest that digital inclusion in aging societies is shaped by complex and intersecting factors that go beyond age. Promoting equitable digital engagement requires addressing attitudinal, economic, and gender-related barriers and fostering inclusive technology design and support systems for both current and future generations of older adults.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».