Notice bibliographique
Résumé
Background The aging of the population is a global phenomenon, with growing numbers of persons over the age of 65 years, greater diversity of aging societies, and fewer younger people available to provide care and support for older adults. At the same time, enabling technology offers new solutions for aging well, including self-management of chronic conditions, communication with family and the health care team, passive monitoring, and enriching the home and community environments. Objective This keynote address highlights the demand characteristics for healthy aging and identifies potential solutions and challenges with enabling technology. Methods This presentation is based on literature review and engagement with diverse scientific collaborators. Results Major societal trends include the following: the growth of the older population with associated increases in the prevalence of chronic conditions and functional and cognitive disability; increased demand for both health and social services; increased demands on family caregivers at a time when there are fewer caregivers available; explosion of health information and desire to self-manage chronic conditions while remaining at home; widespread workforce shortages; and escalating costs of care. The COVID-19 pandemic exposed the urgency of these demands and exacerbated health needs and workforce shortages while accelerating systematic change to address emergent challenges. New solutions are required to promote health, well-being, and health equity that entail both care model redesign and deployment of enabling technology. Optimal care for the future will place the older adult at the center; assure that information is available to all for good decision-making; and deploy human resources in the most effective way possible, providing the right person at the right time for the right task. Conclusions Technology has the potential to collect and make meaningful use of everyday data to inform plans for care; engage and optimize communication among the older adult, family, and care team; and enhance function and well-being. Actualizing this future requires appropriate policy, training, and leadership. Conflicts of Interest None declared.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».