Family and friend caregiver satisfaction and utility of passive remote monitoring technology utilized by frail home care clients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Passive remote monitoring technologies (RMT) utilize information gathered from sensors that is transmitted to a caregiver to alert them to a possible incident.There are gaps in our knowledge about the level of satisfaction with passive RMT from the perspective of those who have actual experience using this technology, including family and friend caregivers.This knowledge is important as caregivers are instrumental in determining whether passive RMT will be adopted and utilized over time.In addition, technologies designed for older adults and their caregivers are both helpful and user-friendly.Objective: The aim of this research was to identify the level of satisfaction and utility of passive RMT from the perspective of family and friend caregivers of frail older adults who utilized the technology for a minimum of 90 days.Method: Questionnaire data was collected through interviews with family and friend caregivers of frail home care clients who utilized passive RMT for at least 90 days.Participants could choose from an array of passive RMT sensors that met their needs (e.g., technologies that monitored falls, eating, sleeping, movement/lack of movement, washroom patterns, taking medications, and video cameras).Data reported included closed-ended questionnaires the type of sensors utilized, level of satisfaction with the type of sensor, usability, and satisfaction with passive RMT.Results: Of the 80 participants, most participants were over age 60, female, lived with the home care client, and reported high levels of caregiver burden.Sensors to detect wandering were frequently utilized.The level of satisfaction across the various types of sensors ranged from a mean low of 4 for medication sensors (i.e., somewhat satisfied) with the rest scoring at least a mean of 4.5, indicating between somewhat satisfied and satisfied.The participants indicated a high level of utility of the technology, ranging from 3.4 to 5.5 with 6 indicating strongly agree.Conclusion: The results of this research contribute to our scant knowledge about the high level of satisfaction and utility of passive RMT from those with real-life experience using this technology.Mechanisms should be investigated to support the implementation of passive RMT for caregivers of frail older adults.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».