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Enregistrement W4403824728 · doi:10.1093/eurpub/ckae144.1047

AAL for independent aging: Practical guidelines for smart living environment development

2024· article· en· W4403824728 sur OpenAlexaff
Gaya Bin Noon, Shahabeddin Abhari, Gareth J. Morgan, Fiona Manning, Jordan Teague, Plinio Pelegrini Morita

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensUniversity Health NetworkCanadian Standards AssociationUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAging in placeIndependent livingAssisted livingPsychologyGerontologyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Active Assisted Living (AAL) refers to the use of IoT devices to support quality of life, independence, and healthier living for care recipients. AAL-enabled smart homes have particular potential to help older adults reach their health and independent living goals, but there is a dearth of guidance on practical implementation. Additionally, different technology companies have each developed their own practices, leading to confusion and inconsistency. The objective of this work is to explore requirements for use of AAL in smart living environments for older adults, providing suggestions for best practice for AAL use considering their unique circumstances. Methods A review of academic and grey literature was performed to identify existing best practices and gaps for development of AAL-enabled environments. A technology review was also performed on 156 unique devices to understand the AAL tech ecosystem. Results Little guidance exists regarding designing smart living environments for older adults, though it exists for the two elements separately. The distinguishing elements are how AAL may connect the older adult to their care network, how the home may accommodate changing health needs, and older adults’ unique vulnerability. Furthermore, a large issue is a lack of interoperability and communication, which must be addressed in order to make AAL systems as low-effort and aligned with older adults’ preferences as possible. Conclusions As both tech and older adults’ needs evolve, key requirements of AAL-enabled smart living environments are robust data sharing pathways, planning for modifiability, and protecting the privacy of residents. The findings of this work will be used to identify opportunities for AAL standards development. Key messages • AAL-enabled smart homes must be able to accommodate an older adults’ shifting care needs and preferences over time. • It is necessary to establish how AAL smart home data may be shared with and used by care partners and providers.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,106 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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