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Enregistrement W2163173158 · doi:10.1007/s10433-015-0333-4

Information and communication technologies for informal carers and paid assistants: benefits from micro-, meso-, and macro-levels

2015· review· en· W2163173158 sur OpenAlexaboutno aff
Stéphanie Carretero, James Stewart, Clara Centeno

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Ageing · 2015
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJoint Research CentreEuropean Commission
Mots-clésInformation and Communications TechnologySustainabilityMacroBusinessQuality (philosophy)Quality of life (healthcare)Macro levelNursingPublic relationsMedicinePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to explore the benefits of information and communication technologies (ICT)-based services for informal carers and paid assistants of older people living in the community. We cross-case analysed the effects of twelve initiatives in the EU, the USA and Canada, based on their individual analysis documented through interviews with promoters and a literature review. We carried out the cross-case analysis following a variables-oriented strategy on seven dimensions of impact at micro-, meso- and macro-levels: the quality of life of informal carers and paid assistants, quality of life of care recipients, quality of care, care efficiency and sustainability, acceptability, and infrastructure and accessibility. ICT-based services for informal carers and paid assistants improve the quality of life of older people and their carers and access to qualified care. They also generate savings which contribute to the sustainability of the care systems. These findings constitute a first look at the benefits of the use of ICT-based services for informal carers and paid assistants. Nevertheless, more research using experimental methods is needed to demonstrate the impact of these ICT-based services at meso- and macro-levels. This would help to support policy-makers to deploy these technologies for long-term care delivery.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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