Supporting Healthy Aging through the Scale-Up, Spread, and Sustainability of Assistive Technology Implementation: A Rapid Realist Review of Participatory Co-Design for Assistive Technology with Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify the key mechanisms, contexts, and outcomes that drive the successful participatory co-design of assistive technologies. Method: A rapid realist review was conducted using a systematic search strategy. After screening, a final set of 28 articles were included. Articles were analyzed for evidence relevant to our initial program theory (IPT), and context-mechanism-outcome configurations were developed, resulting in a revised program theory. Results: All 28 articles included were highly relevant to the IPT, and had sufficient detail regarding the process of participatory co-design. The findings of this review highlight several key context-mechanism-outcome configurations as potential patterns in the data under the two dimensions of the evolving program theory: knowledge integration and the ethico-political dimension. Discussion: This review revealed the key mechanisms of mutual awareness, mutual learning, trust, and reciprocity that need to be taken into account in AT development and assessment. We concluded that participatory co-design requires a restructuring of power relations between end-users and those traditionally in control of technology design. These findings inform the development and assessment of AT for older adults and help guide policy/decision-makers to move forward with the now urgent agenda for scale-up and spread, initiated by the burning platform of the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,018 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».