EFFECTS OF IMPLEMENTING AGETECH TO SUPPORT DEMENTIA CARE IN A RURAL AND NORTHERN SETTING
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older adults wishing to age in northern and rural communities deserve equitable access to technologies that support optimal health, well-being, and quality of life. A new dementia care home opened in a rural and northern community in 2022 with consciously embedded multiple AgeTech solutions to enhance residents quality of life and care. The AgeTech solutions including hydroponic gardening, circadian lighting, and virtual exercise programming, were implementated into the 10-bed facility through a partnership between the Center for Technology Adoption for Aging in the North (CTAAN), health systems leaders, and community partners. The purposeful implementation of AgeTech within the facility through this partnership aimed to enhance the life-skills and living model of care to maximize independence, function, and resident well-being. We conducted a process evaluation assessing data from interviews with facility staff, health systems leaders, and secondary analysis of existing documentation to objectively measure the implementation process and inform a framework for ongoing assessment of AgeTech. Results highlight areas for ongoing technology innovation and inform policy decisions for future initiatives. Informants described the benefits in use of non-invasive circadian lighting technology to support resident well-being by enhancing sleep, rest/activity, reducing behaviours associated with dementia. Technology enhanced environmental well-being and expanded opportunities for residents to engage in meaningful activities. Participants also described the physical and social benefits for residents using individual and social multiplayer modes of exercise technologies. Providing equitable access to services across dispersed and sparse populations is challenging, yet with implementation of AgeTech quality of care can be enhanced.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».