Emerging Technologies With Potential Care and Support Applications for Older People: Review of Gray Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of older people with unmet care and support needs is increasing substantially due to the challenges facing the formal and informal care systems. Emerging technological developments have the potential to address some of the care and support challenges of older people. However, limited work has been done to identify emerging technological developments with the potential to meet the care and support needs of the aging population. OBJECTIVE: This review aimed to gain an overview of emerging technologies with potential care and support applications for older people, particularly for those living at home. METHODS: A scoping gray literature review was carried out by using the databases of 13 key organizations, hand searching reference lists of included documents, using funding data, and consulting technology experts. A narrative synthesis approach was used to analyze and summarize the findings of the literature review. RESULTS: A total of 39 documents were included in the final analysis. From the analysis, 8 emerging technologies were identified that could potentially be used to meet older people's needs in various care and support domains. These emerging technologies were (1) assistive autonomous robots; (2) self-driving vehicles; (3) artificial intelligence-enabled health smart apps and wearables; (4) new drug release mechanisms; (5) portable diagnostics; (6) voice-activated devices; (7) virtual, augmented, and mixed reality; and (8) intelligent homes. These emerging technologies were at different levels of development, with some being trialed for care applications, whereas others being in the early phases of development. However, only a few documents mentioned including older people during the process of designing and developing these technologies. CONCLUSIONS: This review has identified key emerging technologies with the potential to contribute to the support and care needs of older people. However, to increase the adoption of these technologies by older people, there is a need to involve them and other stakeholders, such as formal and informal carers, in the process of designing and developing these technologies.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».