A Systematic Review of Telemedicine for Older Adults With Dementia During COVID-19: An Alternative to In-person Health Services?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Older adults with dementia have been significantly at more risk for not receiving the care needed and for developing further mental health problems during COVID-19. Although the rise in telemedicine adoption in the healthcare system has made it possible for patients to connect with their healthcare providers virtually, little is known about its use and effects among older adults with dementia and their mental health. Objective: This systematic review aimed to explore the use, accessibility, and feasibility of telemedicine in older adults with dementia, as well as examine the potential mental health impacts of these technologies, through reviewing evidence from studies conducted during COVID-19. Methods: PubMed, Scopus, and Web of Science databases were searched with the following keywords: (COVID * OR SARS-CoV-2 OR Coronavirus) AND (“mental health” OR Depression OR Stress) AND (Dementia OR Multi-Infarct Dementia OR Vascular Dementia OR Frontotemporal Dementia) AND (elder OR Aging OR Aging OR Aged) AND (Telemedicine OR “Remote Consultation” OR telehealth OR technology). Results: A total of 7 articles from Asia, Europe, and the United States were included in this review. Throughout the studies cognitive and mental health assessments (e.g., MoCA, FAST, etc.) were performed. Despite the barriers, telemedicine was noted as a feasible approach to assist individuals with dementia in connecting with their service providers and family while reducing complications related to travel (e.g., difficulty moving, traffic, distance). Conclusions: Due to the COVID-19 pandemic, finding alternative ways to provide services to older adults with dementia through technology may continue to become more necessary as time goes on.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle