A Digital Platform for Facilitating Personalized Dementia Care in Nursing Homes: Formative Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Care personalization is key to the well-being of people with dementia according to person-centered care. With the development of the internet of things, a large quantity of personal data can be collected securely and reliably, which has the potential to facilitate care personalization for people with dementia. Yet, there are limited assistive technologies developed for this purpose, and the user acceptance of assistive technologies is low in nursing homes. Therefore, through a data-enabled design approach, a digital platform was developed for helping the care team in a nursing home to personalize dementia care, specifically in the management of behavioral and psychological dementia symptoms. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the digital platform in a real-life context with potential users from the following two aspects: (1) to explore if the digital platform could help with generating insights on the current state of each person with dementia and (2) to gather feedback on the digital platform from the care team. METHODS: The digital platform was deployed in the nursing home for 7 weeks and the data collected were visualized and presented to the care team via the digital platform. The visualizations were analyzed by the researchers for pattern detection. Meanwhile, the care team was asked to examine the visualizations and were interviewed for the following: (1) if any insights and actions were generated from the examination, (2) the usefulness of the digital platform, and (3) the improvements they would like to see. RESULTS: The data collected on the digital platform demonstrated its potential for pattern detection. Insights were generated by the care team and categorized into "client level," "ward level," and "team level." The corresponding actions taken by the care team were classified into "investigation" and "implementation." User acceptance varied across the care team, and three aspects of improvement for the digital platform were identified. CONCLUSIONS: By evaluating the digital platform, this study gained insights on applying data-enabled design for personalizing dementia care; besides, it offers future researchers some recommendations on how to integrate assistive technologies in the nursing home context.
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 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 | 0,049 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».