Enhancing Enrollment and Adherence in Long-Term Wearable Research on Dementia: Qualitative Systematic Review and Meta-Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the rapid expansion of wearable technologies, there is increased interest in their utility for passive data collection applications in research on aging. Wearables can be beneficial for research with people with dementia and their families, who have burdens that can make both study participation and reliable data collection more difficult, especially as dementia progresses, but their use also has challenges. Population-specific issues affecting the success of wearables for data collection can include remembering to wear a device, fluctuating acceptance of the device or study participation, and reliance on already strained caregivers. OBJECTIVE: This study aimed to systematically evaluate contemporary wearables research to describe persons with dementia's experiences with wearables, their desired qualities, and protocol needs to enhance participant buy-in and sustained wearing for better quality dementia research. METHODS: We used the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 2020 checklist for systematic reviews and searched 3 scholarly databases using Medical Subject Headings (MeSH) terms for papers published since 2018 featuring the use or discussion of wearable devices for persons with dementia. We screened 1757 abstracts and retained 58 for full-text review. RESULTS: We present synthesized preferences, barriers, and facilitators to buy-in and adherence to wearables in dementia research. A total of 29 factors were categorized into 4 overarching categories aligned with study development: device selection, protocol considerations, enhancing recruitment, and promoting adherence. CONCLUSIONS: These findings inform researcher guidelines for wearable device selection and protocol design to enhance the utility of wearables in future longitudinal research featuring persons with dementia and their caregivers.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».