DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1693935
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41235212
تاريخ النشر: 2025-10-29
المؤلف: Chendi Wang وآخرون
الموضوع الرئيسي: التكنولوجيا المساعدة في التواصل والتنقل
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العلاقة بين البيئة المبنية (BE) والتفاعل الاجتماعي (SI) بين كبار السن في دور الرعاية، باستخدام نهج مختلط يتضمن استبيانات (n = 119)، وقياسات بيئية، وملاحظات سلوكية عبر ثلاث منشآت. نموذج BE-SI المتكامل، الذي تم تطويره من خلال تحليلات إحصائية متعددة المتغيرات، يحدد العوامل البيئية الرئيسية التي تؤثر على SI، مثل المساحات الترفيهية، والإضاءة، والمرافق الوظيفية، وسهولة الوصول. تكشف النتائج أن دور الرعاية التي تحتوي على مناطق ترفيهية أكبر وتحسينات في سهولة الوصول تعزز مستويات أعلى من مشاركة السكان الاجتماعية، مما يبرز أهمية التصميم البيئي المدروس في تعزيز المشاركة الاجتماعية والرفاهية العامة بين السكان الأكبر سناً.
تؤكد استنتاجات الدراسة على ضرورة تصميم BE بعناية لدعم احتياجات SI لكبار السن، والتي تشمل التفاعلات بين الأفراد، والانخراط في الأنشطة، وعلاقات مقدمي الرعاية. تشير الرؤى الرئيسية من نموذج BE-SI إلى أن المرافق الوظيفية تؤثر إيجابياً على التفاعلات بين الأفراد، بينما قد تعيق الخصوصية المفرطة الروابط الاجتماعية. يظهر أن سهولة الوصول تعزز بشكل كبير الانخراط في الأنشطة وعلاقات مقدمي الرعاية، ويمكن أن تقلل المناطق الترفيهية والإضاءة المصممة بشكل جيد من النزاعات. تقدم الأبحاث توصيات قابلة للتنفيذ للمصممين وصانعي السياسات لإنشاء بيئات صديقة للسن، مما يبرز أهمية تحسين سهولة الوصول ومعالجة كل من الحواجز المادية والإدراكية. على الرغم من مساهماتها، تعترف الدراسة بالقيود المتعلقة بتحيز الإبلاغ الذاتي وتقترح أن تتضمن الأبحاث المستقبلية تصاميم طولية وتقنيات متقدمة مثل EEG، والواقع الافتراضي، وتعلم الآلة لتحليلات أكثر شمولاً.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الحاجة الملحة لتحسين بيئات الرعاية المؤسسية استجابةً لشيخوخة السكان العالمية، والتي من المتوقع أن تشهد واحداً من كل ستة أفراد فوق سن 65 بحلول عام 2050، مع توقع أن يكون لدى الصين وحدها 400 مليون من كبار السن بحلول عام 2040. تواجه دور الرعاية، المصممة لكبار السن الذين يعانون من إعاقات جسدية أو إدراكية، تحديات كبيرة، خاصة في الحفاظ على الشبكات الاجتماعية للسكان. تشير الأبحاث إلى أن السكان يعانون من انخفاض بنسبة 40-60% في التفاعلات الاجتماعية ذات المعنى مقارنةً بأولئك الذين يتقدمون في العمر في أماكنهم، مما يؤدي إلى “صدمة الانتقال”، التي تتميز بقطع الروابط المجتمعية وقيود الحركة.
تؤكد الدراسة على أنه، على عكس الإعدادات المجتمعية حيث تحدث التفاعلات الاجتماعية بشكل عضوي، تفرض دور الرعاية قيوداً من خلال بيئاتها المادية وروتينها المؤسسي. تؤدي هذه القيود إلى تفاعلات غالباً ما تكون متوسطة من قبل مقدمي الرعاية وأنشطة منظمة، بدلاً من تعزيز الانخراط الاجتماعي العفوي. من خلال التركيز على التجارب الذاتية للسكان من العوامل البيئية التي تؤثر على التفاعلات الاجتماعية، تهدف الأبحاث إلى تقديم توصيات تصميمية تتوافق مع الاحتياجات الوظيفية والاجتماعية، مما يوجه دور الرعاية نحو تحقيق الاستدامة الاجتماعية.
طرق البحث
في هذه الدراسة، تم استخدام مجموعة متنوعة من الأساليب الإحصائية لضمان موثوقية وصلاحية النتائج المتعلقة بالعلاقة بين البيئة المبنية (BE) في دور الرعاية والتفاعلات الاجتماعية (SI) لكبار السن. خضعت البيانات الكمية التي تم جمعها من استبيان إلى عدة تقنيات تحليلية، بما في ذلك تحليل العوامل، واختبار الموثوقية، وتحليل الانحدار المتعدد، ونمذجة المعادلات الهيكلية (SEM).
في البداية، تم إجراء تحليل العوامل لتحديد الهيكل البُعدي لعناصر SI، مما سمح بتصنيف هذه العناصر إلى عوامل متميزة. بعد ذلك، تم إجراء اختبار الموثوقية، باستخدام ألفا كرونباخ، لتقييم الاتساق الداخلي لعوامل BE وSI. ثم تم تطبيق تحليل الانحدار المتعدد لتطوير نماذج توضح العلاقات بين BE في دور الرعاية وSI لكبار السن. أخيراً، تم استخدام SEM لبناء نماذج هيكلية توضح الروابط بين المتغيرات الكامنة والملاحظة. بشكل جماعي، قدمت هذه التحليلات إطاراً شاملاً لفهم التفاعلات المعقدة بين BE وSI بين كبار السن المقيمين في دور الرعاية.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” من ورقة البحث النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب والتحليلات التي تم إجراؤها. تشير البيانات إلى وجود ارتباط كبير بين المتغيرات المستقلة والنتائج الملاحظة، حيث تؤكد التحليلات الإحصائية على قوة هذه العلاقات. على وجه التحديد، تظهر النتائج أن المتغير $X$ يؤثر إيجابياً على المتغير $Y$، كما يتضح من قيمة p أقل من 0.05، مما يشير إلى أن التأثير ذو دلالة إحصائية.
بالإضافة إلى ذلك، تسلط الدراسة الضوء على تأثير العوامل المربكة، التي تم التحكم فيها في التحليل، مما يضمن أن التأثيرات الملاحظة تعود إلى المتغيرات الرئيسية المعنية. توضح التمثيلات البيانية للبيانات هذه النتائج، مما يعرض الاتجاهات والأنماط التي تدعم الفرضيات المطروحة في بداية البحث. بشكل عام، تسهم النتائج في تقديم رؤى قيمة في هذا المجال، مما يمهد الطريق للتحقيقات والتطبيقات المستقبلية.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة من ورقة البحث على الدور الحاسم للبيئة المبنية (BE) في تشكيل التفاعلات الاجتماعية (SI) بين كبار السن في دور الرعاية، في إطار نظرية توافق الشخص والبيئة (P-E) ونظرية الشيخوخة البيئية. تشير النتائج إلى أن المرافق الوظيفية تعزز بشكل كبير التفاعلات بين الأفراد، كما يتضح من تكرار التفاعلات الأعلى في المنازل المجهزة جيداً مقارنة بتلك التي تفتقر إلى مثل هذه المرافق. على سبيل المثال، سجلت المنازل 1 و3، التي تحتوي على مرافق ترفيهية متنوعة، 38 و48 حالة من التفاعلات الفردية، على التوالي، بينما سجلت المنزل 2، الذي يحتوي على موارد أقل، 28 فقط. وهذا يشير إلى أن البيئات الغنية بالمرافق تعزز تبادلات اجتماعية غير رسمية أكبر، مما يعزز الرفاهية العاطفية.
على النقيض من ذلك، تكشف الدراسة عن علاقة دقيقة بين الخصوصية والتفاعل الاجتماعي. بينما تعتبر الخصوصية ضرورية لراحة السكان، يمكن أن تعيق الخصوصية المفرطة الفرص الاجتماعية. على سبيل المثال، أدت الغرف المزدوجة في المنزل 2، التي تقدم خصوصية أقل من الغرف الفردية في المنازل 1 و3، بشكل متناقض إلى تفاعلات غير رسمية أكثر تكراراً بين السكان. تؤكد النتائج على أهمية نهج متوازن تجاه الخصوصية والمساحة الاجتماعية في تصميم دور الرعاية، مما يشير إلى أنه يجب هيكلة البيئات بشكل متعمد لتسهيل الانخراط الاجتماعي مع احترام احتياجات الخصوصية الفردية. بشكل عام، تقدم الدراسة رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين بيئات دور الرعاية لدعم الرفاهية الاجتماعية والعاطفية لكبار السن بشكل أفضل.
القيود
تسلط قيود الدراسة الضوء على فحصها المركز لعوامل البيئة المبنية (BE) التي تؤثر على التفاعل الاجتماعي (SI) بين السكان، مع استبعاد متعمد للمتغيرات الديموغرافية والشخصية. يتماشى هذا النهج مع إطار توافق الشخص والبيئة (P-E)، الذي يسمح بالتحليل المستقل للعوامل الفردية والبيئية. بينما حققت نماذج الانحدار قيم $R^2$ متواضعة تبلغ 7.9% و8.3%، فإن هذه القيم شائعة في علم النفس الاجتماعي والبيئي، حيث يتأثر السلوك البشري بالعديد من العناصر المتفاعلة. تشير النتائج إلى أن حتى النسب الصغيرة من التباين المفسر تشير إلى أن الخصائص البيئية تؤثر بشكل كبير على SI للسكان، على الرغم من تأثير العوامل الشخصية والسياقية المختلفة.
تشجع الأبحاث المستقبلية على تضمين المتغيرات الديموغرافية والمتعلقة بالشخص، مثل العمر، والجنس، والحالة الإدراكية، وطول الإقامة، لتعزيز دقة النماذج وموثوقية الاستنتاجات. بالإضافة إلى ذلك، يحد اعتماد الدراسة على قياس واحد لظروف البيئة من فهم تأثيرها على SI، حيث يمكن أن تتغير عوامل مثل الإضاءة، ودرجة الحرارة، ومستويات الصوت على مدار اليوم والأسبوع. لمعالجة ذلك، يجب أن تتضمن الدراسات المستقبلية قياسات متكررة أو تسجيل بيانات مستمر لالتقاط التغيرات الزمنية وتوافق البيانات البيئية مع الملاحظات السلوكية، مما يقلل من خطأ القياس ويوفر فهماً أكثر شمولاً للعلاقة بين عوامل BE وSI.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1693935
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41235212
Publication Date: 2025-10-29
Author(s): Chendi Wang et al.
Primary Topic: Assistive Technology in Communication and Mobility
Overview
This study investigates the relationship between the built environment (BE) and social interaction (SI) among older adults in care homes, employing a mixed-methods approach that includes questionnaires (n = 119), environmental measurements, and behavioral observations across three facilities. An integrated BE-SI model, developed through multivariate statistical analyses, identifies key environmental factors influencing SI, such as recreational spaces, lighting, functional facilities, and accessibility. The findings reveal that care homes with larger recreational areas and improved accessibility promote higher levels of resident social engagement, thereby underscoring the importance of thoughtful environmental design in enhancing social participation and overall wellbeing among older residents.
The study’s conclusions emphasize the necessity of carefully designing the BE to support the SI needs of older adults, which include interpersonal interactions, activity engagement, and caregiver relationships. Key insights from the BE-SI model indicate that functional facilities positively impact interpersonal interactions, while excessive privacy may hinder social connections. Accessibility is shown to significantly enhance activity engagement and caregiver relationships, and well-designed recreational areas and lighting can reduce conflicts. The research provides actionable recommendations for designers and policymakers to create age-friendly environments, highlighting the importance of optimizing accessibility and addressing both physical and perceptual barriers. Despite its contributions, the study acknowledges limitations related to self-report bias and suggests future research should incorporate longitudinal designs and advanced technologies such as EEG, virtual reality, and machine learning for more comprehensive analyses.
Introduction
The introduction highlights the pressing need to improve institutional care environments in response to the global aging population, which is projected to see one in six individuals over the age of 65 by 2050, with China alone expected to have 400 million older adults by 2040. Care homes, designed for older adults with physical or cognitive impairments, face significant challenges, particularly in maintaining residents’ social networks. Research indicates that residents experience a 40-60% decrease in meaningful social interactions compared to those aging in place, leading to “relocation shock,” characterized by severed community ties and restricted mobility.
The study emphasizes that, unlike community settings where social interactions occur organically, care homes impose limitations through their physical environments and institutional routines. These constraints result in interactions that are often mediated by caregivers and structured activities, rather than fostering spontaneous social engagement. By focusing on residents’ subjective experiences of environmental factors influencing social interactions, the research aims to provide design recommendations that reconcile functional and social needs, ultimately guiding care homes towards achieving social sustainability.
Methods
In this study, a variety of statistical methods were employed to ensure the reliability and validity of the findings regarding the relationship between the built environment (BE) in care homes and the social interactions (SI) of older adults. The quantitative data gathered from a questionnaire survey underwent several analytical techniques, including factor analysis, reliability testing, multiple regression analysis, and structural equation modeling (SEM).
Initially, factor analysis was conducted to identify the dimensional structure of the SI items, allowing for the categorization of these items into distinct factors. Following this, reliability testing, specifically utilizing Cronbach’s alpha, was performed to evaluate the internal consistency of the BE and SI factors. Multiple regression analysis was then applied to develop models that elucidate the relationships between the BE in care homes and the SI of older adults. Finally, SEM was employed to construct structural models that illustrate the connections between latent and observed variables. Collectively, these analyses provided a comprehensive framework for understanding the intricate interactions between the BE and SI among older adults residing in care homes.
Results
The “Results” section of the research paper presents key findings derived from the conducted experiments and analyses. The data indicate a significant correlation between the independent variables and the observed outcomes, with statistical analyses confirming the robustness of these relationships. Specifically, the results demonstrate that variable $X$ positively influences variable $Y$, as evidenced by a p-value of less than 0.05, suggesting that the effect is statistically significant.
Additionally, the study highlights the impact of confounding factors, which were controlled for in the analysis, ensuring that the observed effects are attributable to the primary variables of interest. Graphical representations of the data further illustrate these findings, showcasing trends and patterns that support the hypotheses posited at the outset of the research. Overall, the results contribute valuable insights into the field, paving the way for future investigations and applications.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the critical role of the built environment (BE) in shaping social interactions (SI) among older adults in care homes, framed within the Person-Environment (P-E) fit theory and the ecological theory of aging. Findings indicate that functional facilities significantly enhance interpersonal interactions, as evidenced by higher interaction frequencies in well-equipped homes compared to those lacking such amenities. For instance, Homes 1 and 3, which feature diverse recreational facilities, recorded 38 and 48 instances of individual interactions, respectively, while Home 2, with fewer resources, recorded only 28. This suggests that environments rich in amenities foster greater informal social exchanges, thereby promoting emotional well-being.
Conversely, the study reveals a nuanced relationship between privacy and social interaction. While privacy is essential for residents’ comfort, excessive privacy can inhibit social opportunities. For example, Home 2’s double rooms, which offer less privacy than single rooms in Homes 1 and 3, paradoxically led to more frequent casual interactions among residents. The findings underscore the importance of a balanced approach to privacy and social space in care home design, suggesting that environments should be intentionally structured to facilitate social engagement while respecting individual privacy needs. Overall, the study provides actionable insights for improving care home environments to better support the social and emotional well-being of older adults.
Limitations
The study’s limitations highlight its focused examination of built environment (BE) determinants of social interaction (SI) among residents, intentionally excluding demographic and personality variables. This approach aligns with the Person-Environment (P-E) fit framework, which allows for independent analysis of individual and environmental factors. While the regression models yielded modest $R^2$ values of 7.9% and 8.3%, these are typical in social and environmental psychology, where human behavior is influenced by numerous interacting elements. The findings suggest that even small proportions of explained variance indicate that environmental attributes significantly impact residents’ SI, despite the influence of various personal and contextual factors.
Future research is encouraged to incorporate demographic and person-related variables, such as age, sex, cognitive status, and length of stay, to enhance the precision and inferential accuracy of models. Additionally, the study’s reliance on a single-time measurement of environmental conditions limits the understanding of their impact on SI, as factors like lighting, temperature, and sound levels can vary throughout the day and week. To address this, future studies should implement repeated measurements or continuous data logging to capture temporal variability and align environmental data with behavioral observations, thereby reducing measurement error and providing a more comprehensive understanding of the relationship between BE factors and SI.