Leveraging everyday technology for people living with dementia: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to present the self-described “journey” of a person with dementia (Brian; author 3) in his re-learning of old technologies and learning of new ones and the impact this had on his life. Design/methodology/approach – This is a single case study detailing the participant's experiences collaborating with a researcher to co-create methods of facilitating this learning process, which he documented in the form of an online blog and diary entries. These were analysed using NVivo to reveal the key themes. Findings – Brian was able to relearn previously used technologies and learn two new ones. This lead to an overarching theme of positive outlook on life supported by person-centredness, identity and technology, which challenged negative perceptions about dementia. Research limitations/implications – The paper provides an example of how learning and technology improved the life of one person with dementia. By sharing the approach the authors hope to encourage others to embrace the challenge of designing and developing innovative solutions for people with a dementia diagnosis by leveraging both current mainstream technology and creating novel bespoke interventions for dementia. Originality/value – The personal perspective of a person with dementia and his experiences of (re-) learning provide a unique insight into the impact of technology on his life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».