Acceptance Factors and Barriers to the Implementation of a Digital Intervention With Older Adults With Dementia or Caregivers: Protocol for an Umbrella Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increase in average life expectancy, aging, and the rise in the number of people living with dementia contribute to growing interest from the scientific community. As the disease progresses, people with dementia may need help with most daily activities and need to be supervised by their carer to ensure their safety. With the help of technology, health care provides new means of self-managing health that support active aging, allowing older people and people with dementia to live independently in their homes for a longer period of time. Although some systematic reviews have revealed some of the impacts of using digital interventions in this area, a broad systematic review that examines the overall results of the effect of this intervention type is mandatory. OBJECTIVE: The aim of this review is to further investigate and understand the acceptability and barriers to using technology to monitor and manage health conditions of people living with dementia and their caregivers. METHODS: A review of systematic reviews on acceptability factors and barriers for people with dementia and caregivers was carried out. Interventions that assessed acceptability factors and barriers to the use of technology by people with dementia or their carers were included. Each potentially relevant systematic review was assessed in full text by a member of a team of external experts. RESULTS: The analysis of the results will be presented in the form of a detailed table of the characteristics of the reviews included. It will also describe the technologies used and factors of acceptability and barriers to their use. The search and preliminary analysis were carried out between May 5, 2023, and August 1, 2024. CONCLUSIONS: This review will play an important role as a comprehensive, evidence-based summary of the barriers and facilitators to the use of digital interventions. This review may help to establish effective policy and clinical guideline recommendations.
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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 | 0,066 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,010 |
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 ».