Interest of a Hospital-Based Geriatric Living Lab among Inpatients with Neurocognitive Disorders: The ALLEGRIA Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objectives of this study were to determine the participation rates, levels of engagement, and abilities to answer User eXperience (UX) questionnaires according to the presence and severity of major neurocognitive disorders (MNCD) among participants involved in gerontechnological experimentations within a hospital-based geriatric clinical living lab. METHODS: Cross-sectional analysis examining all consecutive geriatric patients involved in the Allegro living lab experimentations, separated according to the presence and severity of MNCD. Participation rates were assessed using the "Task-Based Experiment"-type User eXperience (TBE-UX). Participation was considered successful if patients fully completed the TBE-UX experimental procedure. Engagement level was characterized using a five-point scale: interactive, constructive, active, passive, and disengaged. The abilities to answer UX questionnaires were characterized using a five-point scale from "no completion" to "completion in autonomy." RESULTS: 313 patients were included. All patients without MNCD and with mild MNCD fully completed the TBE-UX procedures. Their engagement behaviors were rather active and constructive. All patients without MNCD and 88% of those with mild MNCD were able to fully complete the UX questionnaires. 96.2% of the patients with moderate MNCD fully followed the TBE-UX procedures. Their engagement behaviors were mainly active or passive. 64.2% were able to fully complete the UX questionnaires. 76.5% of the patients with severe MNCD fully followed the TBE-UX procedures. Their engagement behaviors were mainly passive or disengaged. 35.3% were able to fully complete the UX questionnaires. CONCLUSION: Living lab experimentations appear feasible with older adults, even with those with MNCD. Task support can be offered to those with severe MNCD.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».