MAPPING ASSISTIVE TECHNOLOGIES ON THE PROGRESSION OF ALZHEIMER’S DISEASE: A SCOPING REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A growing population of people living with Alzheimer’s Disease urges improved support for aging in place and with dignity. Assistive technologies (ATs) can be used to delay institutionalization, reduce caregiver burden, and improve quality of life for this population and their care partners. The abilities and needs of this population change during disease progression, requiring a better understanding of which ATs could be used at each stage of the disease. The purpose of this scoping review is to generate knowledge on how ATs can be mapped on seven stages of Alzheimer’s Disease progression described by the Global Deterioration Scale. The review follows the Arksey and O’Malley framework to identify and harvest information from Medline OVID, Scopus, CINAHL, and Embase OVID databases. Inclusion criteria were Alzheimer’s Disease, technology interventions of any type and duration, English language, and the time frame between 2000-2023. Data was extracted and thematically analyzed using six predetermined domains of ATs for dementia, namely safety devices, clinical devices, memory aids, ATs for preventing social isolation, ATs for leisure activities, and ATs for supporting everyday tasks. A total of 53 articles were included. Findings show that a variety of ATs are available throughout the disease progression. High technology (e.g., tracking devices) mainly target early stages, while low technology (e.g., weighted blanket) target later stages. Some, such as music therapy, are present at every stage of disease. The map has the potential to inform people with dementia, care partners, technology companies, distributors, policy makers and service providers.
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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 | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».