INVESTIGATING ETHICAL DIMENSIONS AND TENSIONS WITH RESPECT TO THE USE OF RTLS IN DEMENTIA CARE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Real-time location systems (RTLS) are increasingly being developed to track older adults with dementia across settings. Specifically, it is believed that such technologies can support automation of care tasks (e.g. locating) and the development of clinical algorithms to predict changes in health and wellbeing. The limited available research suggests that these technologies can have significant ethical implications, including increasing control over older adults, and undermining their rights. In this study, we explored the experiences and perceptions of RTLS by older residents, care partners, and organizational decision-makers in one care home in Ontario, Canada. Findings demonstrate that participants (N=47) had a limited understanding of RTLS (e.g., how it could be used, data storage, ethical issues) and this in turn influenced their perceptions of its value. Residents were generally unaware of its purpose and more concerned with its aesthetics. Care partners and organizational decision-makers valued the RTLS for enhancing their efforts to control risk to the physical safety of residents and believed this was central to enhancing quality of care. Most had limited awareness of residents’ preferences and believed that their cognitive impairment and/or frailty disqualified their current or prior values and wishes, including their desire for privacy and autonomy, and thus could be legitimately overridden in the interest of protecting their safety. We discuss these findings in relation to digital ageism and offer suggestions to guide future policy and educational interventions to better align development and use of RTLS and similar surveillance technologies with the wishes and preferences of older adults.
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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 | 0,053 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,029 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».