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Enregistrement W2573737432 · doi:10.2196/jmir.6518

The Use of Motion-Based Technology for People Living With Dementia or Mild Cognitive Impairment: A Literature Review

2017· review· en· W2573737432 sur OpenAlexafffund
Erica Dove, Arlene Astell

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoOntario Shores Centre for Mental Health Sciences
Organismes subventionnairesConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
Mots-clésDementiaGerontologyCognitionCognitive impairmentPsychologyCognitive declineMedicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The number of people living with dementia and mild cognitive impairment (MCI) is increasing substantially. Although there are many research efforts directed toward the prevention and treatment of dementia and MCI, it is also important to learn more about supporting people to live well with dementia or MCI through cognitive, physical, and leisure means. While past research suggests that technology can be used to support positive aging for people with dementia or MCI, the use of motion-based technology has not been thoroughly explored with this population. OBJECTIVE: The aim of this study was to identify and synthesize the current literature involving the use of motion-based technology for people living with dementia or MCI by identifying themes while noting areas requiring further research. METHODS: A systematic review of studies involving the use of motion-based technology for human participants living with dementia or MCI was conducted. RESULTS: A total of 31 articles met the inclusion criteria. Five questions are addressed concerning (1) context of use; (2) population included (ie, dementia, MCI, or both); (3) hardware and software selection; (4) use of motion-based technology in a group or individual setting; and (5) details about the introduction, teaching, and support methods applied when using the motion-based technology with people living with dementia or MCI. CONCLUSIONS: The findings of this review confirm the potential of motion-based technology to improve the lives of people living with dementia or MCI. The use of this technology also spans across several contexts including cognitive, physical, and leisure; all of which support multidimensional well-being. The literature provides evidence that people living with dementia or MCI can learn how to use this technology and that they enjoy doing so. However, there is a lack of information provided in the literature regarding the introduction, training, and support methods applied when using this form of technology with this population. Future research should address the appropriate introduction, teaching, and support required for people living with dementia or MCI to use the motion-based technology. In addition, it is recommended that the diverse needs of these specific end-users be considered in the design and development of this technology.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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