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Enregistrement W4399514209 · doi:10.2196/53038

Technology-Enabled Recreation and Leisure Programs and Activities for Older Adults With Cognitive Impairment: Rapid Scoping Review

2024· review· en· W4399514209 sur OpenAlexaff
Kristina M. Kokorelias, Josephine McMurray, Charlene H. Chu, Arlene Astell, Alisa Grigorovich, Pia Kontos, Jessica Babineau, Jessica Bytautas, Ashley Ahuja, Andrea Iaboni

Notice bibliographique

RevueJMIR Neurotechnology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioBrock UniversityInternational Federation on AgeingWilfrid Laurier UniversitySinai Health SystemToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintRecreationCognitive impairmentPsychologyGerontologyCognitionApplied psychologyMedicineComputer sciencePolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Recreational and leisure activities significantly contribute to the well-being of older adults, positively impacting physical, cognitive, and mental health. However, limited mobility and cognitive decline often impede access to these activities, particularly for individuals living with dementia. With the increasing availability of digital technologies, there is a rising interest in using technology to deliver recreation and leisure activities for cognitively impaired individuals, acknowledging its potential to provide diverse experiences. The COVID-19 pandemic further highlighted the need for virtual program delivery, especially for individuals in long-term care settings, leading to the development of tools like the Dementia Isolation Toolkit aimed at supporting compassionate isolation. To better support future implementations of the DIT, our rapid scoping review explores evidence-based, technology-enabled recreation programs for older adults with cognitive impairments, which promote well-being. Objective: We conducted a rapid scoping review of published peer-reviewed literature to answer the following research question: What recreation and leisure programs or activities are being delivered using technology to adults living with dementia or another form of cognitive impairment? Methods: In total, 6 databases were searched by an Information Specialist. Single reviewers performed title or abstract review, full-text screening, data extraction, and study characteristic summarization. Results: A total of 92 documents representing 94 studies were identified. The review identified a variety of technology-enabled delivery methods, including robots, gaming consoles, tablets, televisions, and computers, used to engage participants in recreational and leisure activities. These technologies impacted mood, cognition, functional activity, and overall well-being among older adults with cognitive impairments. Activities for socializing were the most common, leveraging technologies such as social robots and virtual companions, while relaxation methods used virtual reality and digital reminiscence therapy. However, challenges included technological complexity and potential distress during reminiscing activities, prompting recommendations for diversified research settings, and increased sample sizes to comprehensively understand technology's impact on leisure among this demographic. Conclusions: The findings suggest that technology-enabled recreational activities, such as socializing, relaxation and self-awareness activities, music and dance, exergaming, and art, can positively impact the mood and overall well-being of older adults with cognitive impairment. Future research should embrace a more inclusive approach, integrating design, diverse settings, and a broader sample of older adults to develop technology-driven leisure activities tailored to their unique needs and promote their effective use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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