Effectiveness of smart living environments to support older adults to age in place in their community: an umbrella review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Frailty is a vulnerable condition exposing older adults to incidental adverse health events that negatively impact their quality of life and increase health and social costs. Digital solutions may play a key role in addressing this global problem and in particular, smart living environments. Smart living environments involve a notion of measurement or collection of data via several sensors, capturing the person's behaviours in the home or the person's health status over a long period of time. It thus has great potential for home support for older adults. The objective of this umbrella review will be: (1) to document the effectiveness of smart living environments to support ageing in place for frail older adults and (2) among the reviews assessing the effectiveness of smart living environment, to gather evidence on what factors and strategies were identified as influencing the implementation process. METHODS AND ANALYSIS: We will include systematic and scoping reviews of both quantitative and qualitative primary studies with or without meta-analysis focusing on assessing the effectiveness of interventions through smart living environments to support older adults in the community to age in place. The literature search will be done through the following biomedical, technological and sociological citation databases: MEDLINE, Embase, CINAHL, Web of Science and PsycINFO, and quality assessment of the reviews will be done thought AMSTAR2 checklist. The analysis of the results will be presented in narrative form. ETHICS AND DISSEMINATION: Our review will rely exclusively on published data from secondary sources and will thus not involve any interactions with human subjects. The results will be presented at international conferences and publications. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42021249849.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».