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Enregistrement W4286500783 · doi:10.2196/37729

Digital Technologies for Health Promotion and Disease Prevention in Older People: Protocol for a Scoping Review

2022· review· en· W4286500783 sur OpenAlexvenueno aff
Karina Karolina De Santis, Lea Mergenthal, Lara Christianson, Hajo Zeeb

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung
Mots-clésProtocol (science)Digital healthHealth promotionDisease preventionMedicineGerontologyHealth careInternet privacyComputer sciencePublic healthNursingAlternative medicineEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital technologies could contribute to health promotion and disease prevention. It is unclear if and how such digital technologies address the health needs of older people in nonclinical settings (ie, daily life). OBJECTIVE: This study aims to identify digital technologies for health promotion and disease prevention that target the needs of older people in nonclinical settings by performing a scoping review of the published literature. The scoping review is guided by the framework of Arksey and O'Malley. METHODS: Our scoping review follows the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) guidelines. The information sources are bibliographic databases (MEDLINE, PsycINFO, CINAHL, and SCOPUS) and bibliographies of any included systematic reviews. Manual searches for additional studies will be performed in Google Scholar and most relevant journals. The electronic search strategy was developed in collaboration with a librarian who performed the search for studies on digital technologies for health promotion and disease prevention targeting the needs of older people. Study selection and data coding will be performed independently by 2 authors. Consensus will be reached by discussion. Eligibility is based on the PCC (Population, Concept, and Context) criteria as follows: (1) older people (population); (2) any digital (health) technology, such as websites, smartphone apps, or wearables (concept); and (3) health promotion and disease prevention in nonclinical (daily life, home, or community) settings (context). Primary studies with any design or reviews with a systematic methodology published in peer-reviewed academic journals will be included. Data items will address study designs, PCC criteria, benefits or barriers related to digital technology use by older people, and evidence gaps. Data will be synthesized using descriptive statistics or narratively described by identifying common themes. Quality appraisal will be performed for any included systematic reviews, using a validated instrument for this study type (A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews, version 2 [AMSTAR2]). RESULTS: Following preliminary literature searches to test and calibrate the search syntax, the electronic literature search was performed in March 2022 and manual searches were completed in June 2022. Study selection based on titles and abstracts was completed in July 2022, and the full-text screen was initiated in July 2022. CONCLUSIONS: Our scoping review will identify the types of digital technologies, health targets in the context of health promotion and disease prevention, and health benefits or barriers associated with the use of such technologies for older people in nonclinical settings. This knowledge could guide further research on how digital technologies can support healthy aging. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/37729.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,415
Tête enseignante GPT0,646
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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