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Enregistrement W4416374712 · doi:10.2196/73213

Perceived Use of Web-Based Videoconferencing for Social Connectedness Among Older Adults Living in Long-Term Care: Qualitative Study

2025· article· en· W4416374712 sur OpenAlexaffvenue
Anna Garnett, Halyna Yurkiv, Denise M. Connelly, Richard Booth, Lorie Donelle

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial connectednessQualitative researchVideoconferencingSocial isolationSocioemotional selectivity theoryDyadIsolation (microbiology)Social supportQualitative property

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID-19 pandemic highlighted how restrictions on in-person interactions within long-term care homes (LTCHs) severely compromised social connectedness among older adults and their families. Post pandemic, despite policy changes supporting greater in-person family engagement, frequent outbreaks continue to disrupt face-to-face interactions, and factors such as geography, life circumstances, and health can constrain family members' ability to make regular in-person visits. Research suggests that web-based videoconferencing technology (WVT) may be a practical solution to help older adults within LTCHs to maintain social connection in the absence of physical gathering. However, increased understanding of end user experience is lacking, and more information on LTCHs' readiness to support and sustain WVT will be needed if this modality is to be successfully and widely implemented. Objective: This study aimed to understand how older adults living in LTCHs, their families, and LTCH staff members perceived the use and ease of use of WVT devices for facilitating social connectedness. Methods: Using a qualitative description approach, in-depth semistructured interviews were conducted with 7 older adults, 22 family members, and 10 staff across 3 LTCHs via Zoom (Zoom Communications, Inc), Microsoft Teams, or phone calls. Data were analyzed using a directed content analysis informed by the technology acceptance model. Results: Findings were structured into 3 main themes: actual system use, perceived usefulness of WVT, and perceived ease of use of WVT. Participants described using a range of WVT hardware and software to promote social connection between older adults and family members. Videoconferencing had a crucial role in supporting older adults and their family members' positive emotional state while also enabling them to maintain life and social roles such as participating in family functions. Despite the perceived use of these tools, participants were concerned about the decline in offering videoconferencing services across LTCHs post pandemic. Some participants noted shifting funding priorities toward supporting in-person recreational activities rather than diversifying web-based social connection options. In addition, factors pertaining to WVT ease of use and integration included limited staff to support older adults with different physical and cognitive needs, variability in digital literacy including knowledge about accessibility features to enhance the ease of use, and families' lack of awareness about the availability of WVT for social connectedness. Conclusions: Web-based videoconferencing technology has the potential to be a meaningful tool to reduce social isolation and promote a sense of social connectedness among older adults and their families and friends. Future research should explore how WVT could be integrated into care planning for this population, particularly in situations where older adults may be at heightened risk for social isolation. Resource allocation toward equipment, infrastructure, and family and staff training would be well-placed to increase engagement with WVT within LTCHs.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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Résumé présentoui

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