Factors Influencing Implementation of eHealth Technologies to Support Informal Dementia Care: Umbrella Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The worldwide increase in community-dwelling people with dementia underscores the need for innovative eHealth technologies that aim to provide support to both patients and their informal caregivers in the home setting. However, sustainable implementation of eHealth technologies within this target group can be difficult. OBJECTIVE: The goal of this study was to gain a thorough understanding of why it is often difficult to implement eHealth technologies in practice, even though numerous technologies are designed to support people with dementia and their informal caregivers at home. In particular, our study aimed to (1) provide an overview of technologies that have been used and studied in the context of informal dementia care and (2) explore factors influencing the implementation of these technologies. METHODS: Following an umbrella review design, five different databases were searched (PubMed, PsycINFO, Medline, Scopus, and Cochrane) for (systematic) reviews. Among 2205 reviews retrieved, 21 were included in our analysis based on our screening and selection procedure. A combination of deductive and inductive thematic analyses was performed, using the Nonadoption, Abandonment, Scale-Up, Spread, and Sustainability (NASSS) framework for organizing the findings. RESULTS: We identified technologies designed to be used "by informal caregivers," "by people with dementia," and "with people with dementia." Within those groups, most of the represented technologies included, respectively: (i) devices for in-home monitoring of lifestyle, health, and safety; (ii) technologies for supporting memory, orientation, and day structure; and (iii) technologies to facilitate communication between the informal caregiver and person with dementia. Most of the identified factors influencing implementation related to the condition of dementia, characteristics of the technology, expected/perceived value of users, and characteristics of the informal caregiver. Considerably less information has been reported on factors related to the implementing organization and technology supplier, wider institutional and sociocultural context of policy and regulations, and continued adaptation of technology over time. CONCLUSIONS: Our study offers a comprehensive overview of eHealth technologies in the context of informal dementia care and contributes to gaining a better understanding of a broad range of factors influencing their implementation. Our results uncovered a knowledge gap regarding success factors for implementation related to the organizational and broader context and continuous adaptation over the long term. Although future research is needed, the current findings can help researchers and stakeholders in improving the development and implementation of eHealth technologies to support informal dementia care.
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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 | 0,013 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».