ENGAGING OLDER ADULTS AND THEIR CAREGIVERS IN INNOVATION ECOSYSTEMS FOR HEALTH AND AGING
Notice bibliographique
Résumé
Innovation for health and aging offers potential benefits for the well-being of older adults and their caregivers. Regional Innovation Ecosystems (RIEs), involving a “triple helix” of industry, government and academic stakeholders, have been proposed to support development and commercialization of innovations. We sought to understand how older adults and their caregivers contribute their perspectives to RIEs for health and aging, and whether their role could be enhanced through an evolution of the triple helix partnership. A three-phase integrated mixed-methods study, emphasizing stakeholder engagement was conducted. Phase one involved a scoping review on user engagement in RIEs. Building on this, phase two engaged older adults and their caregivers (n=15), and representatives from the triple helix (n=21) in individual and group interviews. Following Kane and Trochim’s (2007) Concept Mapping methodology, phase three integrated themes into a framework of priorities. We found that there is currently little meaningful involvement of older adults and their caregivers in RIEs. Evolving the triple helix theoretical framework to accommodate the growing importance of meaningful engagement of older adults and their caregivers will require a recognition of the need for diversity of representation, consideration of barriers such as system constraints and traditional partnerships, and appreciation of multiple roles that older adults could play in health and aging innovation. This study identified directions and strategies for enhanced engagement in RIEs for health and aging. We are continuing to collaborate with project stakeholders to develop RIEs that can support the health and well-being of older adults and their caregivers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».