A REFLECTION OF A STUDENT-LED VIRTUAL REALITY ADOPTION PROGRAM FOR PEOPLE LIVING WITH DEMENTIA IN LONG-TERM CARE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous research suggests that virtual reality (VR) holds promise in improving residents’ well-being in long-term care (LTC). With ongoing staff shortages, there is a critical need to explore, evaluate and share learnings on innovative approaches for adopting technologies, including VR, in LTC. In our research study conducted at two LTC homes in Vancouver, Canada, undergraduate students supported staff members in VR adoption. This study reflects on the opportunities and challenges of VR adoption from the students’ perspectives. Utilizing a critical reflection framework, our interdisciplinary team engaged in extensive discussions and reflections via Zoom meetings, resulting in the following five themes: (1) Challenging the stigma towards dementia in LTC, (2) Addressing ageism in older adults’ technology usage, (3) Building relationships through consistent and repeated visits to facilitate technology adoption, (4) Recognizing students’ value in technology implementation and their potential impact on LTC’s future workforce, and (5) Recognizing the importance of emotional and organizational support. Based on these reflections, our team devised the “ENRICH” framework, offering six practical tips to support student involvement in enhancing technology adoption in LTC. The team’s insights highlight the potential of engaging university students in promoting technology adoption in LTC settings. The “ENRICH” framework provides a practical approach to fostering technology uptake while offering valuable learning experiences for students. This study encourages further exploration of student participation in LTC research to advance future initiatives in this field.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».