ENHANCING EQUITY TO QUALITY CARE FOR PERSONS WITH DEMENTIA IN RURAL COMMUNITIES THROUGH IMPLEMENTATION OF AGETECH
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older adults living with dementia in rural and northern communities deserve equitable access to technologies that enhances quality of life and supports aging in place. To explore contextual barriers and facilitators to implementation, we conducted a process evaluation guided by the Theoretical Domains Framework in a dementia care home newly opened in a rural and northern community. Through a partnership with the Center for Technology Adoption for Aging in the North (CTAAN), health systems leaders, and community partners, multiple technologies designed to support persons who are aging (AgeTech) were purposefully implemented to enhance clients’ care and quality of life. AgeTech included a hydroponic gardening wall, circadian lighting, and a virtual exercise program. Semi-structured interviews were held with facility staff, health systems leaders, representatives from the AgeTech companies, and implementation leads and a secondary analysis of existing documentation was conducted. Barriers to AgeTech implementation included geographic context, complexity of dementia symptoms, and limited experiences by older adults with technology. Facilitators of AgeTech included collaborative partnerships with AgeTech companies, client interest and motivation, and creation of AgeTech educational resources. Results provide insights to inform planning and policy decisions for rural AgeTech implementation initiatives, highlight considerations for ongoing AgeTech innovation and describe the engagement of community partners in the process of integrating aging technologies. Persons living with dementia can greatly benefit from use of AgeTech to support their health and wellbeing. Successful and sustainable implementation of AgeTech is possible when the AgeTech enables, empowers, and engages persons to age well.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».