Dementia-Friendly Neighborhood and the Built Environment: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: There has been a proliferation of research on dementia-friendly communities in recent years, particularly on interpersonal and social aspects. Nonetheless, the neighborhood built environment remains a co-constituent of the lived experience of people living with dementia (PLWD) that is amenable to interventions for health and well-being in the community. This scoping review presents a narrative synthesis of empirical research on dementia-friendly neighborhoods, with a focus on the built environment and its associated sociobehavioral aspects. Planning and design principles are distilled to identify research and policy implications. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We reviewed 29 articles identified through a systematic search of AgeLine, PsycINFO, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Global Health, Medical Literature Analysis and Retrieval System Online, and Scopus. Peer-reviewed articles that employed quantitative and/or qualitative methods in community settings were included. RESULTS: An equal number of studies focused on behavioral/psychosocial aspects of the built environment and assessment of specific environmental features. The former often used qualitative methods, whereas statistical methods were common in studies on discrete features of the neighborhood built environment. Few studies focused on rural contexts. Emerging research areas include interactions between dementia risk factors and neighborhood environments to support primary and secondary prevention. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: The body of literature needs expansion into planning and design fields to foster community participation of PLWD by optimizing environmental stimuli, minimizing environmental barriers, and engaging PLWD in dementia-friendly community initiatives. While evidence has accumulated on landmarks and social participation at the individual level, research at the community and policy levels is limited. This requires advanced mixed methods.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».