MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Web-Based Presence for Social Connectedness in Long-Term Care: Protocol for a Qualitative Multimethods Study

2023· article· en· W7093299202 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholar Commons (University of South Carolina) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial connectednessThematic analysisQualitative researchTriangulationMental healthInterpretation (philosophy)Content analysisProtocol (science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic and resultant restrictions on social gatherings significantly impacted many peoples' sense of social connectedness, defined as an individual's subjective sense of having close relationships with others. Older adults living in long-term care homes (LTCHs) experienced extreme restrictions on social gatherings, which negatively impacted their physical and mental health as well as the health and well-being of their family caregivers. Their experiences highlighted the need to reconceptualize social connectedness. In particular, the pandemic highlighted the need to explore novel ways to attain fulfilling relationships with others in the absence of physical gatherings such as through the use of a hybridized system of web-based and in-person presence. OBJECTIVE: Given the potential benefits and challenges of web-based presence technology within LTCHs, the proposed research objectives are to (1) explore experiences regarding the use of web-based presence technology (WPT) in support of social connectedness between older adults in LTCHs and their family members, and (2) identify the contextual factors that must be addressed for successful WPT implementation within LTCHs. METHODS: This study will take place in south western Ontario, Canada, and be guided by a qualitative multimethod research design conducted in three stages: (1) qualitive description with in-depth qualitative interviews guided by the Technology Acceptance Model (TAM) and analyzed using content analysis; (2) qualitative description and document analysis methodologies, informed by content and thematic analysis methods; and (3) explicit between-methods triangulation of study findings from stages 1 and 2, interpretation of findings and development of a guiding framework for technology implementation within LTCHs. Using a purposeful, maximum variation sampling approach, stage 1 will involve recruiting approximately 45 participants comprising a range of older adults, family members (30 participants) and staff (15 participants) within several LTCH settings. In stage 2, theoretical sampling will be used to recruit key LTCH stakeholders (directors, administrators, and IT support). In stage 3, the findings from stages 1 and 2 will be triangulated and interpreted to develop a working framework for WPT usage within LTCHs. RESULTS: Data collection will begin in fall 2023. The findings emerging from this study will provide insights and understanding about how the factors, barriers, and facilitators to embedding and spreading WPT in LTCHs may benefit or negatively impact older adults in LTCHs, family caregivers, and staff and administrators of LTCHs. CONCLUSIONS: The results of this research study will provide a greater understanding of potential approaches that could be used to successfully integrate WPTs in LTCHs. Additionally, benefits as well as challenges for older adults in LTCHs, family caregivers, and staff and administrators of LTCHs will be identified. These findings will help increase knowledge and understanding of how WPT may be used to support social connectedness between older adults in LTCHs and their family members. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/50137.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholar Commons (University of South Carolina)Même sujetTechnology Use by Older AdultsTravaux en français237 207