Developing an Implementation Framework for Web-Based Presence Technology Integration in Long-Term Care Homes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Web-based presence technologies (WPT) have been recognized for their ability to mitigate social isolation and foster a sense of aging in place among older adults within long-term care homes. Despite ongoing interest in WPT use by a range of stakeholders, a guiding framework for its sustained implementation in long-term care homes is lacking. This multi-method study sought to develop an evidence-informed framework for integration of WPT within long-term care homes. Using a qualitative descriptive approach, semi-structured interviews were conducted with 12 long-term care home leadership personnel, 22 family members, 10 staff, and seven older adults. Additionally, documents such as long term-care policies and guidelines were examined. Multi-stage data analysis included: 1) directed content analysis guided by Technology Acceptance Model to examine older adults, family members, and staff experiences; 2) conventional content analysis of documents and leaders’ accounts. Findings were triangulated to develop an implementation framework highlighting factors to be considered to achieve successful WPT integration within long-term care homes. Facilitating factors included: training to enhance digital literacy of WPT end users, collaboration between long-term care homes and external companies for resource acquisition (devices, funding, human resources), and diverse applications of WPT use (i.e., social connectedness, telehealth). Potential barriers included: funding constraints and competing priorities within long-term care, lack of standardized organizational guidelines on WPT use, and usability challenges among end-users. Findings highlight the need for sustained funding opportunities, ongoing digital literacy programs for end-users, and standardized guidelines to ensure equitable and sustained integration of WPT across long-term care homes.
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 | 0,057 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».