WEARABLES IN LONG-TERM DEMENTIA RESEARCH: A MIXED METHOD STUDY OF USER EXPERIENCES AND SUPPORT NEEDS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Passive wearables data collection may be specifically beneficial to aging research featuring dementia populations, who have caregiving and cognitive burdens that can make study participation and reliable data collection more difficult, especially as dementia progresses. This three-phase project aims to inform best practice recommendations to enhance recruitment and adherence in long-term wearables research featuring this population. Based on our systematic review and preliminary in-house data testing, we selected three wearables offering different capabilities and form (from Garmin, Pulse HR, and AngelSense) to test real world usability, data quality, and support needs. This is the first study to recruit persons living with dementia and their caregivers to evaluate multiple devices outside of a laboratory or focus group setting (N=12 dyads). The person living with dementia assented to wearing each wearable for two weeks. Their caregiver rated many facets of each device following its use with the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology measure. Open-ended questions and a cumulative semi-structured interview provided context and in-depth comparative perspectives of their experiences in the study. Wearable durability, simplicity, and data availability/monitoring capacity were important to participant favorability and adherence. Technical help and check-ins were also deemed highly valuable. Data indicate how the devices suited the dyads’ needs or caused issues, as well as how study staff could better support ongoing use. Collectively, our findings suggest ideal criteria to guide wearable selection and key protocol factors that can enhance participant recruitment and adherence in long-term dementia research.
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 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 | 0,063 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».