Part 2: Aging
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health disparities are preventable differences in the opportunities to achieve optimal health that are experienced by socially disadvantaged populations. Older people are at a greater risk of experiencing health disparities than younger people. Technology has great potential for reducing disparities, particularly as we improve our understanding of the role it plays in social processes of aging. The next generation of assistive technologies should be informed by research on how best to ensure that they can be easily and effectively integrated with educational, health and social services, and that their benefits can be distributed equitably across all populations of persons who are ageing. Method: This author conducted a scoping review of the literature on the relationship between assistive technology and social determinants of healthy ageing. A search was conducted for journal publications of original research studies and reviews in the English language. Search engines included PubMed (Medline), CINAHL (Ebsco), PsycINFO and Web of Science, using the following parameters: aging population (including elderly and seniors); assistive technology (including communication technology and health technology); health disparities (including health inequities, social isolation, and social determinants of health). Key results: Two social constructs are central to social relationships and physical health in ageing: social support and social integration. Social support refers to a social network's provision of psychological and material resources intended to benefit an individual's ability to cope with stress. Social integration is defined as participation in a broad range of social relationships. It is a multidimensional construct thought to include a behavioral component and a cognitive component. Assistive technology (AT) is capable of influencing both of these
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,146 | 0,044 |
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 ».