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Enregistrement W4323287855 · doi:10.2196/40606

Exploring the Role of Active Assisted Living in the Continuum of Care for Older Adults: Thematic Analysis

2023· article· en· W4323287855 sur OpenAlexafffundvenueabout
Gaya Bin Noon, Thokozani Hanjahanja-Phiri, Harishree Dave, Laura Fadrique, Jennifer Teague, Plinio Pelegrini Morita

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensResearch Institute for AgingPublic Health OntarioUniversity of WaterlooCanadian Standards AssociationUniversity of TorontoUniversity Health NetworkCommunitech
Organismes subventionnairesMitacsAGE-WELL
Mots-clésThematic analysisAssisted livingNursingHealth carePopulationExploratory researchWork (physics)PsychologyQualitative researchMedicineGerontologyEngineeringSociologyPolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Active assisted living (AAL) refers to systems designed to improve the quality of life, aid in independence, and create healthier lifestyles for those who need assistance at any stage of their lives. As the population of older adults in Canada grows, there is a pressing need for nonintrusive, continuous, adaptable, and reliable health monitoring tools to support aging in place and reduce health care costs. AAL has great potential to support these efforts with the wide variety of solutions currently available; however, additional work is required to address the concerns of care recipients and their care providers with regard to the integration of AAL into care. OBJECTIVE: This study aims to work closely with stakeholders to ensure that the recommendations for system-service integrations for AAL aligned with the needs and capacity of health care and allied health systems. To this end, an exploratory study was conducted to understand the perceptions of, and concerns with, AAL technology use. METHODS: A total of 18 semistructured group interviews were conducted with stakeholders, with each group comprising several participants from the same organization. These participant groups were categorized into care organizations, technology development organizations, technology integration organizations, and potential care recipient or patient advocacy groups. The results of the interviews were coded using a thematic analysis to identify future steps and opportunities regarding AAL. RESULTS: The participants discussed how the use of AAL systems may lead to improved support for care recipients through more comprehensive monitoring and alerting, greater confidence in aging in place, and increased care recipient empowerment and access to care. However, they also raised concerns regarding the management and monetization of data emerging from AAL systems as well as general accountability and liability. Finally, the participants discussed potential barriers to the use and implementation of AAL systems, especially addressing the question of whether AAL systems are even worth it considering the investment required and encroachment on privacy. Other barriers raised included issues with the institutional decision-making process and equity. CONCLUSIONS: Better definition of roles is needed in terms of who can access the data and who is responsible for acting on the gathered data. It is important for stakeholders to understand the trade-off between using AAL technologies in care settings and the costs of AAL technologies, including the loss of patient privacy and control. Finally, further work is needed to address the gaps, explore the equity in AAL access, and develop a data governance framework for AAL in the continuum of 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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