Development of a Tablet-Based Outpatient Care Application for People With Dementia: Interview and Workshop Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dementia management presents a significant challenge for individuals affected by dementia, as well as their families, caregivers, and health care providers. Digital applications may support those living with dementia; however only a few dementia-friendly applications exist. Objective: This paper emphasizes the necessity of considering multiple perspectives to ensure the high-quality development of supportive health care applications. The findings underscore the importance of incorporating input from stakeholders and the needs of affected families into application development. Methods: A qualitative approach was chosen, consisting of three interviews and an expert workshop. The interviews and the workshop were recorded and transcribed, and qualitative content analysis was carried out according to the methodology described by Kuckartz with the support of MAXQDA. Results: During the development phases of the application, team meetings and discussions took place. We found that general practitioners and family caregivers play pivotal roles in the treatment and care of people with dementia, often expressing specific preferences and suggestions regarding supportive and assistive technologies. Moreover, the successful development of a useful tablet application requires robust scientific and multidisciplinary discussions and teamwork within the health care community. Conclusions: This paper underscores the necessity of including multiple scientific, clinical, and technical perspectives to ensure the high-quality development of supportive health care applications. Furthermore, adopting a spiral development approach inclusive of feedback loops is imperative for iterative refinement and enhancement of the application.
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».