e-Health Solutions for Aging in Place with Cognitive Impairment: Preliminary Results of a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, the proportion of older adults (60+) is growing very fast, increasing the prevalence of cognitive disorders such as Mild Cognitive Impairment and dementia. Recent literature shows a clear preference of older adults towards Aging in Place (AIP). In order to realize AIP in cognitively impaired older adults, appropriate measurements regarding safety and practical feasibility need to be taken. In answer to this issue, various e-Health solutions have been developed in the last decade, targeting support of memory, social contact, daily activities and personal safety. Much attention has also been given to solutions for caregivers of cognitively impaired older adults. Since the field of e-Health research is expanding at fast pace, implementing effective e-Health solutions based on research evidence constitutes a challenge. Therefore, this systematic review aims to review recent study findings in the field of e-Health research regarding community-dwelling cognitively impaired older adults and their informal caregivers. We also consider potential adverse effects of adoption of these solutions. An initial search led to 12999 potentially relevant citations. First-level title-screening of citations was completed in January 2019. Third-level full-text screening is targeted for April 2019. If possible, effect sizes for each type of e-Health intervention will be calculated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».