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Enregistrement W2165363505 · doi:10.4017/gt.2013.11.3.005.00

A personal assistant for dementia to stay at home safe at reduced cost

2013· article· en· W2165363505 sur OpenAlexaff
Nienke Nijhof, Julia E.W.C. van Gemert‐Pijnen, Catherine M. Burns, E.R. Seydel

Notice bibliographique

RevueGerontechnology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaAging in placeGerontologyPsychologyInternet privacyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper presents the results of an evaluation of the commercially available PAL4-dementia system, a supportive touch screen for people with dementia. The main purpose was to study the advantages and disadvantages of the system from the perspective of the client, family and professional caregiver and the potentials to upscale its use. Method The evaluation was conducted over 9 months with 16 clients of 2 healthcare organizations in the Netherlands. A mixed-method design was used in this pilot, involving log files of system use, interviews with family caregivers, a focus group made up of professional caregivers, observations of project group meetings and a cost analysis. Results Clients and family caregivers reported good support of daily life activities. They thought the system could help the client to live at home for a longer period of time. The cost analysis showed monthly savings per client as compared to living in a nursing home ranging from around € 820 (10 clients) to € 860 (50 clients). Despite these positive results, numerous problems were detected: (i) interruptions of technology, (ii) insufficient operation knowledge of professional caregivers, (iii) insufficient active involvement of family caregivers, and (iv) limited user friendliness of the lay-out.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1250,032

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations30
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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