Health-Assistive Smart Homes for Aging in Place: Leading the Way for Integration of the Asian Immigrant Minority Voice
Notice bibliographique
Résumé
Caring for America's aging population is a complex humanitarian issue. The number of older adults is expected to increase to 98.5 million by 2060 with a 295% growth in foreign-born older adults, including Asian immigrants. Most older adults will have one or more chronic conditions and 95% of healthcare costs will be attributed to caring for these conditions. Among Asian Americans, common chronic conditions include respiratory disease, cancer, cardiovascular disease, and pain. The National Institutes of Health, Institute on Aging, and National Science Foundation call for innovative technologies to be developed by multidisciplinary teams to address these concerns. Asian community leaders at Asian Health & Service Center and community members in Oregon identified the use of health-assistive technologies as a priority for potentially reducing stress and improving quality of life for both older adults and their caregivers. The purpose of this article is to introduce nurses and healthcare workers, advocating for the interests of Asian/Pacific Island community members, to the innovative health-assistive smart home. The health-assistive smart home uses artificial intelligence to identify and predict health events. Inclusion of minority persons' data in the development of artificial intelligence has been generally overlooked. This may result in continued health inequities and is incompatible with the goals of global health. Integration of minority voices while exploring the efficacious use of the health-assistive smart home is of significant value to minority populations. Asian immigrant older adults engaging in smart home research and development will enhance the cultural and technical safety of future devices. Asian families may be particularly interested in smart homes for extending independence because they place an emphasis on collective culture and family-based care. Community engagement of stakeholders and steadfast leadership are needed so that future technologies used in healthcare delivery are both technically and culturally sound. A community-engaged research approach promotes community empowerment that is responsive to community identified priorities and is a good fit for studying adoption of smart home monitoring for health-assistance.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».