The increase of the older population has a social and economic impact on our society. In addition, with the COVID-19 crisis, older adults are being forced to stay home for longer amounts of time and their disconnection from external assistance services is increasing, therefore smart home/eHealth technology is gaining more importance among this population. Nonetheless, older adults may experience difficulties while interacting with the technologies, preventing them from benefiting from technological advances and from fulfilling their social needs. Thus, to better apply these technologies to older adults’ lives, it is important to identify the practical needs of the elderly for technology, and it is necessary to study which acceptance factors are to be considered. Many studies have analyzed acceptance factors for this particular population. However, there is not yet a consensual framework to be used in further development and the search for solutions. To propose an Integrated Acceptance Framework (IAF) for the older user’s acceptance of eHealth, the research was conducted in two steps. The first step aimed to analyze the residentially-based lifestyles (RBL) of older adults and segment them to compare and analyze the real needs of smart home functions for each group. To identify a person’s RBL, a questionnaire was designed to include questions about activities at home, social events, quality of life, etc. This research was conducted in two countries: South Korea (2020) and Spain (2021). In South Korea, 271 older Koreans participated and five groups with different characteristics were clustered as a result of the analysis on RBL: 1) Tired of housework; 2) Just rest; 3) Poor quality of life; 4) Active at home; 5) High quality of life and good health. In Spain, a total of 102 valid responses were analyzed, and four clusters emerged according to the information provided by the older adults who participated in the survey: 1) High quality of life and independent life; 2) Poor quality of life; 3) Social centered life; 4) Creative and personal-centered hobbies at home. These two studies showed that the priority of required functions for each group was found to be significantly different. Namely, in the case of having different RBL, they had different priorities and necessities for smart home functions. However, all groups showed high interest in health care-related technologies. Accordingly, we decided to focus the scope of IAF on eHealth technology, among all the possible smart home technologies. This study proved that an analysis based on RBL provides practical data for smart home research. As a result of this step, a method was presented to analyze users’ needs for smart home technology through segmentation by RBL. The second step aimed to establish an Integrated Acceptance Framework (IAF) for eHealth, which is considered the most necessary service among the smart home functions in old age. To this end, a meta-analysis of the current state of research was conducted, highlighting the areas where specific measures are needed to facilitate e-Health acceptance. As the result, five dimensions (i.e., personal, user-technology relational, technological, service-related, environmental) emerged with a total of 23 factors. To determine the impact of the factors of the proposed framework, some criteria were defined for evaluating the evidence from the studies that have extracted factors. Through this process, the impact of each factor in the IAF was added to the framework proposal. This study not only suggested IAF, but also developed questionnaires to explore each of 23 factors for both pre-use and post-use situations, and applied the post-use one to survey the participants in a European project focused on frail older population, the POSITIVE project. It also characterized the different ways in which IAF can be used as an explanatory and predictive tool, with the goal of facilitating the adoption of e-Health technology in the older age, identifying the relevant barriers and facilitators to be considered, and allowing a better adaptation to the real user needs. In summary, three questionnaires (RBL, Preference in smart home functions, IAF) were developed, a method to analyze the technology needs of a specific population was defined and demonstrated in two different countries, an integrated acceptance framework for e-Health in the older population was defined, and a method to manage specific adoption situations was also presented. This study contributes academically and practically to the future study on Smart homes/eHealth for the elderly. ----------ABSTRACT---------- El aumento de la población mayor tiene un impacto social y económico en nuestra sociedad. Además, con la crisis del COVID-19, los adultos mayores se están viendo obligados a quedarse en casa por más tiempo y su desconexión con los servicios de asistencia externa es cada vez mayor, por lo que la tecnología de hogar inteligente/eHeath está más importante entre esta población. Sin embargo, los adultos mayores pueden experimentar dificultades al interactuar con las tecnologías, lo que les impide beneficiarse de los avances tecnológicos y satisfacer sus necesidades sociales. Por lo tanto, para aplicar mejor estas tecnologías a la vida de los adultos mayores, es importante identificar las necesidades prácticas de tecnología de las personas mayores, y es necesario estudiar qué factores de aceptación se aplican. Muchos estudios han analizado los factores de aceptación para esta población en particular. Sin embargo, todavía no existe un marco consensuado para ser utilizado en el desarrollo posterior y la búsqueda para soluciones. Para presentar un Integrated Acceptance Framework (IAF) para la aceptación de eHealth por parte de los usuarios mayores, la investigación se lleva a cabo en dos fases. La primera fase tiene como objetivo analizar los estilos de vida residenciales (RBL) de los adultos mayores y segmentarlos para comparar y analizar las necesidades reales de las funciones del hogar inteligente para cada grupo. Para identificar el RBL de una persona, se diseñó un cuestionario que incluía preguntas sobre actividades en el hogar, eventos sociales, calidad de vida, etc. Esta investigación se realizó en dos países: Corea del Sur (2020), España (2021). En Corea del Sur, participaron 271 coreanos mayores y los cinco grupos con diferentes características se agruparon como resultado de la encuesta sobre RBL: 1) Cansado de las tareas del hogar; 2) Solo descansa; 3) Mala calidad de vida; 4) Activo en casa; 5) Alta calidad de vida y buena salud. En España, se analizaron un total de 102 respuestas válidas y surgieron cuatro clusters según la información proporcionada por los adultos mayores que participaron en la encuesta: 1) Alta calidad de vida y vida independiente; 2) Mala calidad de vida; 3) Vida centrada en lo social; 4) Pasatiempos creativos y personales en el hogar. Estos dos estudios muestran que la prioridad de las funciones necesarias para cada grupo resultó ser significativamente diferente. Es decir, en el caso de tener diferentes RBL, tenían diferentes prioridades y necesidades para las funciones del hogar inteligente. Sin embargo, todos los grupos mostraron un alto interés en las tecnologías relacionadas con el cuidado de la salud. Por lo tanto, pudimos especificar el alcance de IAF como tecnología de eHealth entre las tecnologías de hogares inteligentes. Este estudio demostró que el análisis con RBL proporciona datos prácticos para la investigación de hogares inteligentes. Este estudio presenta un método para analizar las necesidades de los usuarios de una tecnología a través de una segmentación por RBL. La segunda fase tiene como objetivo establecer un Integrated Acceptance Framework (IAF) de eHealth, que se considera el servicio más necesario entre las funciones del hogar inteligente para mayores. Como resultados, surgieron cinco dimensiones (personal, relacional usuario-tecnología, tecnológica, relacionada con el servicio, ambiental) con un total de 23 factores. Para analizar detalladamente el impacto de los factores del marco propuesto, se presentan los criterios para evaluar la evidencia de los estudios que han extraído factores. A través de este proceso, se ha presentado el impacto de cada factor en el IAF, además de la propuesta marco. En consecuencia, este estudio presenta un metanálisis del estado actual de la investigación, destacando las áreas en las que se necesitan medidas específicas para facilitar la aceptación de la e-Salud. Este estudio no solo construyó el marco IAF, sino que también desarrolló un cuestionario para cada uno de los 23 factores para situaciones previas y posteriores al uso, y lo aplicó a la encuesta posterior al uso de un proyecto europeo centrado en personas mayores frágiles, el proyecto POSITIVE. Para finalizar, se plantean una serie de trabajos futuros aplicando IAF. Además, se desarrollaron tres cuestionarios (RBL, Preferencia de funciones de hogar inteligente, IAF) a través del 3-paso estudio, y también se presentó un método para analizar las necesidades de tecnológicas para una población específica y un método de 4 pasos ejecutados para construir y analizar un marco de aceptación. Este estudio contribuye tanto al conocimiento como a la aplicación en el área de las Smart homes/eHealth para personas mayores.