Technology implementation in care practices for community-dwelling older adults with mild cognitive decline: Perspectives of professional caregivers in Quebec and Brussels
Notice bibliographique
Résumé
Objective: As worldwide population aging is accelerating, innovative technologies are being developed to support independent living among community-dwelling older adults with mild cognitive decline. However, the successful implementation of these interventions is often challenging. Until now, literature on implementation issues related to the specific context of older adults with mild cognitive decline is lacking and the few studies available do not focus specifically on the perspective of professional caregivers. Yet the perspective of these caregivers is important as they can be considered a key facilitator for technology implementation among this population. Therefore, this study was the first to examine technology implementation among community-dwelling older adults with mild cognitive decline from the broader perspective of professional caregivers. Methods: = 8). Braun and Clarke' method for thematic analysis, guided by a qualitative descriptive approach was applied to inductively identify themes from the data. Results: We identified factors influencing technology implementation in older adults with mild cognitive decline on three levels: an individual level (e.g., characteristics of older adults with mild cognitive decline and professional caregivers' attitude), an organizational level (e.g., lack of training among professional caregivers) and a level referring to the broader context (e.g., ethical considerations). Conclusions: This study contributes to the research gap in knowledge on the needs of professional caregivers to facilitate technology implementation among the population of older adults with cognitive decline. Future directions for research, practice, and policy are given, more specifically to improve knowledge among caregivers and on the development of decision support to retrieve safe and effective technologies that suit patient-centered care.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».