IMPLEMENTATION & SUSTAINABILITY OF AGETECH TO SUPPORT AGING IN PLACE: PRACTICAL RECOMMENDATIONS FOR POLICYMAKERS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract AgeTech, a subset of the health technology industry, uses technology to support healthy aging, and support care partners and health professionals to improve quality of life for aging adults. By enhancing and adapting alternative care approaches through emerging technologies, it is possible to enable and extend the ability for older adults to safely age in place within their own homes, improve care experiences, and/or decrease long-term care costs/needs. With the rapid development and proliferation of AgeTech into the consumer market, it is paramount for policymakers in the health system to ensure that AgeTech solutions can be leveraged to support older adults to age well in place. This poster highlights five key messages for policymakers. First, AgeTech should solve a real problem. Technology must be a solution that complements care of older adults, not complicates it. Second, it is essential to embrace a life course perspective on aging, recognizing the heterogeneity of older adults who experience diverse and evolving needs. AgeTech should adapt as needs and capacities evolve. Third, health related AgeTech should empower, enhance, or support existing health care services, while recognizing the value of human interactions. In-person interactions can provide meaningful connection and important health data which should be enhanced not replaced. Fourth, the establishment and ongoing fostering of authentic partnerships to inform, co-create and co-design AgeTech solutions is key to developing successful products. Finally, policymakers and funders have an important role to play in enabling accelerated design, development and testing to meet current and future needs.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».