AAL for independent aging: Practical guidelines for smart living environment development
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».