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Enregistrement W2921309230 · doi:10.2196/12192

Factors Influencing the Adoption of Smart Health Technologies for People With Dementia and Their Informal Caregivers: Scoping Review and Design Framework

2019· article· en· W2921309230 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésDementiaEmerging technologiesAging in placeHealth carePopulation ageingPsychologyGerontologyPopulationMedicineBusinessEnvironmental healthComputer scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smart Health technologies (s-Health technologies) are being developed to support people with dementia (PwD) and their informal caregivers at home, to improve care and reduce the levels of burden and stress they experience. However, although s-Health technologies have the potential to facilitate this, the factors influencing a successful implementation in this population are still unknown. OBJECTIVE: The aim of this study was to review existing literature to explore the factors influencing PwD and their informal caregivers' adoption of s-Health technologies for home care. METHODS: Following the Arksey and O'Malley methodology, this study is a scoping review providing a narrative description of the scientific literature on factors influencing s-Health technology adoption for PwD and their informal caregivers. A search was conducted using PubMed, the Cochrane library, the IEEE library, and Scopus. Publications screening was conducted by 2 researchers based on inclusion criteria, and full-text analysis was then conducted by 1 researcher. The included articles were thematically analyzed by 2 researchers to gain an insight into factors influencing adoption that PwD and their informal caregivers have to encounter when using s-Health technologies. Relevant information was identified and coded. Codes were later discussed between the researchers for developing and modifying them and for achieving a consensus, and the researchers organized the codes into broader themes. RESULTS: Emerging themes were built in a way that said something specific and meaningful about the research question, creating a list of factors influencing the adoption of s-Health technologies for PwD and their informal caregivers, including attitudinal aspects, ethical issues, technology-related challenges, condition-related challenges, and identified gaps. A design framework was created as a guide for future research and innovation in the area of s-Health technologies for PwD and their informal caregivers: DemDesCon for s-Health Technologies. DemDesCon for s-Health Technologies addresses 4 domains to consider for the design and development of s-Health technologies for this population: cognitive decline domain, physical decline domain, social domain, and development domain. CONCLUSIONS: Although s-Health technologies have been used in health care scenarios, more work is needed for them to fully achieve their potential for use in dementia care. Researchers, businesses, and public governments need to collaborate to design and implement effective technology solutions for PwD and their informal caregivers, but the lack of clear design guidelines seems to be slowing the process. We believe that the DemDesCon framework will provide them with the guidance and assistance needed for creating meaningful devices for PwD home care and informal caregivers, filling a much-needed space in the present knowledge gap.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,300 · 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