Values of Stakeholders Involved in Applying Surveillance Technology for People With Dementia in Nursing Homes: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to the progressive nature of dementia, concerns about the safety of nursing home residents are frequently raised. Surveillance technology, enabling visual and auditory monitoring, is often seen as a solution for ensuring safe and efficient care. However, tailoring surveillance technology to individual needs is challenging due to the complex and dynamic care environment involving multiple formal and informal stakeholders, each with unique perspectives. OBJECTIVE: This study aims to explore the scientific literature on the perspectives and values of stakeholders involved in applying surveillance technology for people with dementia in nursing homes. METHODS: We conducted a scoping review and systematically searched 5 scientific databases. We identified 31 articles published between 2005 and 2024. Stakeholder characteristics were extracted and synthesized according to the theory of basic human values by Schwartz. RESULTS: In total, 12 stakeholder groups were identified, with nursing staff, residents, and informal caregivers being the most frequently mentioned. Among stakeholder groups close to residents, values related to benevolence, security, conformity, and tradition were most commonly addressed. Furthermore, values such as self-direction, power, and achievement seemed important to most stakeholder groups. CONCLUSIONS: Several stakeholder groups emphasized the importance of being and feeling involved in the application of surveillance technologies. In addition, they acknowledged the necessity of paying attention to stakeholders' perspectives and values. Across these stakeholder groups, values related to benevolence, security, and self-direction were represented, although various stakeholders assigned different meanings to these values. Awareness of stakeholders' perspectives demands a willingness to acknowledge each other's values and bridge differences.
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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) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».