Codesign of a framework to support compassionate care appropriate to technology use by people with cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To further develop and begin to validate the Framework for Compassionate Use of Technology with Persons with Cognitive Decline and their Care Partners. METHODS: We used an experience-based co-design approach. Phase 1 involved interviews with participants with cognitive decline and their care partners to increase our understanding of their perceptions of home monitoring technology use. Phase 2 involved Focus group meetings with participants with cognitive decline, their care partners, healthcare providers and technology researchers to seek feedback on the framework and develop tools to support a compassionate approach to the use of home monitoring technology. RESULTS: Domains and categories identified during interviews were (a) Ethical Principles including Addressing Privacy Concerns, Considering Dignity, Balancing Risks with Benefits, and Supporting Autonomy; and (b) Usefulness and Preferences including Technology Utility, Need for Maintenance, and Preferences for Information Receipt. These findings along with focus group discussions aligned with and further elaborated the framework. Focus groups also informed the development of tools to support a compassionate approach to recommending and selecting home monitoring technology. CONCLUSIONS: The study provides initial support for the framework. More research is needed to test applicability and the usefulness in practice settings.
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 | 0,053 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,026 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».