Technologies for monitoring activities of daily living in older adults: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: As the older adult population rise globally, technologies to monitoring activities of daily living (ADL) may have a role in supporting aging in place for older adults. The objective of this systematic literature review was to study the scope, diversity and readiness of technologies developed to monitor ADL in older adults. METHODS: We systematically searched two scientific databases (CINAHL and IEEE), following Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta Analyses (PRISMA) guidelines. We included studies on technologies used to monitor older adults' ADL in the home but excluded studies focused on communication technologies (phone calls, text messages) or monitoring postures alone. The JBI checklist for case series was used for quality assessment. Extracted details included population characteristics, ADL assessment outcomes, types of monitoring technology, and technology readiness and usability. RESULTS: The search found 147 papers, with 16 papers included in the final analysis. The literature described 48 types of technologies. Of moderate quality studies, five studies used wearables at technology readiness level 4-6 to monitor basic ADL (walking, transfers and walking up stairs) and one used ambient sensors to detect urinary incontinence. CONCLUSIONS: Monitoring technologies remain at development stages. More research is needed to strengthen technologies that monitor activities of daily living.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».