Évaluation de l'intention d'utiliser un outil d'aide à la décision en version électronique dans le contexte du choix du milieu de vie chez les aînés
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs aînés canadiens sont confrontés à la décision de rester chez eux ou déménager et ont besoin de soutien pour prendre cette décision difficile. Notre objectif est l'évaluation de l'intention des aînés canadiens d'utiliser un outil d'aide à la décision en version électronique (eOAD) dans le contexte du choix du milieu de vie et l'identification des facteurs influençant l'intention. Nous avons mené une étude transversale consistant en une enquête en ligne distribuée dans les provinces et territoires canadiens auprès des aînés à l'aide d'un panel Web pancanadien (Léger Marketing). Nous avons élaboré et distribué un questionnaire auto-administré. Nous avons adapté la Théorie unifiée de l'acceptation et de l'utilisation de la technologie (TUAUT) pour mesurer l'intention des aînés d'utiliser l'eOAD ainsi que les facteurs l'influençant (performance espérée, effort attendu, influence sociale et conditions facilitatrices). Nous avons également évalué la littératie en cybersanté, en utilisant des mesures subjectives et objectives. Nous avons réalisé des statistiques descriptives, puis des analyses de régression linéaire bivariées et multivariées afin d'identifier les facteurs influençant l'intention. Au total, 1000 participants ont répondu à l'enquête. L'âge moyen est de 72,5 ± 5,59 ans. Les scores moyens pour la littératie subjective en cybersanté sont de 27,8 ± 5,88 sur 40 et de 3,00 ± 0,97 sur 5 pour la littératie objective en cybersanté. Dans notre échantillon, le score moyen d'intention est de 4,74 ± 1,7 sur 7. Dans le modèle final, les facteurs influençant l'intention sont la langue maternelle, la littératie objective en cybersanté, la performance espérée, l'influence sociale et les conditions facilitatrices. L'intention des aînés canadiens d'utiliser l'eOAD dans le contexte du choix du milieu de vie est similaire aux scores d'intention d'autres études utilisant la TUAUT. Les facteurs influençant l'intention qui ont été identifiés guideront les stratégies futures de l'implantation de l'eOAD auprès des aînés.
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 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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».