MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403939318 · doi:10.2196/58196

Exploring the Landscape of Standards and Guidelines in AgeTech Design and Development: Scoping Review and Thematic Analysis

2024· article· en· W4403939318 sur OpenAlexafffundvenue
Shahabeddin Abhari, Josephine McMurray, Tanveer Randhawa, Gaya Bin Noon, Thokozani Hanjahanja-Phiri, Heather McNeil, Fiona Manning, Patricia Debergue, Jennifer Teague, Plinio Pelegrini Morita

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of WaterlooCanadian Standards AssociationResearch Institute for AgingNational Research Council CanadaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesMitacsAGE-WELL
Mots-clésCINAHLScopusThematic analysisSystematic reviewGrey literatureComputer scienceMEDLINEData scienceKnowledge managementMedicineQualitative researchPolitical scienceSociologyPsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: AgeTech (technology for older people) offers digital solutions for older adults supporting aging in place, including digital health, assistive technology, Internet of Things, medical devices, robotics, wearables, and sensors. This study underscores the critical role of standards and guidelines in ensuring the safety and effectiveness of these technologies for the health of older adults. As the aging demographic expands, the focus on robust standards becomes vital, reflecting a collective commitment to improving the overall quality of life for older individuals through thoughtful and secure technology integration. OBJECTIVE: This scoping review aims to investigate the current state of standards and guidelines applied in AgeTech design and development as reported in academic literature. We explore the existing knowledge of these standards and guidelines and identify key gaps in the design and development of AgeTech guidelines and standards in scholarly publications. METHODS: The literature review adhered to the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) guidelines. Searches were carried out across multiple databases, including Scopus, IEEE, PubMed, Web of Science, EBSCO, CINAHL, Cochrane, and Google Scholar, using a search string incorporating concepts such as "older people," "technology," and "standards or guidelines." Alternative terms, Boolean operators, and truncation were used for comprehensive coverage in each database. The synthesis of results and data analysis involved both quantitative and qualitative methods. RESULTS: Initially, 736 documents were identified across various databases. After applying specific inclusion and exclusion criteria and a screening process, 58 documents were selected for full-text review. The findings highlight that the most frequently addressed aspect of AgeTech standards or guidelines is related to "design and development," constituting 36% (21/58) of the literature; "usability and user experience" was the second most prevalent aspect, accounting for 19% (11/58) of the documents. In contrast, "privacy and security" (1/58, 2%) and "data quality" (1/58, 2%) were the least addressed aspects. Similarly, "ethics," "integration and interoperability," "accessibility," and "acceptance or adoption" each accounted for 3% (2/58) of the documents. In addition, a thematic analysis identified qualitative themes that warrant further exploration of variables. CONCLUSIONS: This study investigated the available knowledge regarding standards and guidelines in AgeTech design and development to evaluate their current status in academic literature. The substantial focus on assistive technologies and ambient assisted living technologies confirmed their vital role in AgeTech. The findings provide valuable insights for interested parties and point to prioritized areas for further development and research in the AgeTech domain.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR AgingMême sujetTechnology Use by Older AdultsTravaux en français237 207