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Enregistrement W4413358109 · doi:10.5334/ijic.nacic24082

Health-Bay Kiosks an innovative digital tool to bridge inequities for low-income seniors

2025· article· en· W4413358109 sur OpenAlexaboutno aff
Jordan Lass, Einat Danieli, Margarita Mileykovsky, Adrian Vecchio, Harman Garha, Arlene Howells, Jagger Smith, Andrew Pigou

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteractive kioskBridge (graph theory)BayLow incomeDigital healthBusinessMedicineHealth careEngineeringComputer scienceEconomic growthSociologyWorld Wide WebSocioeconomicsEconomicsCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Systemic barriers and inequities contribute to seniors and families inability to access appropriate and timely services and poor health outcomes.While digital tools have the potential to solve many of these issues, access to digital tools remains a barrier due to costs, language and digital literacy. Target populationToronto Seniors Housing Corporation (TSHC), owned by the City of Toronto, provides housing for 5,000 low-income seniors in 83 seniors-designated buildings across Toronto. 72% of tenants are between 65 to 84 years old; 6% of tenants are 85+. A large percentage of tenants (37%) do not speak English as their first language, live on their own (90%), and suffer from a combination of mental health and chronic conditions that contribute to high rates of social isolation (TSHC ISM, 2024).Many of these seniors experience financial, language and literacy barriers in accessing digital resources and devices. Many cannot afford to purchase a devices or pay for internet service. Who did you involve/ engage withThe platform empowers tenants to manage their own health and was developed in close collaboration with the tenants, community partners and stakeholders from healthcare, community and housing sectors. This involved co-design sessions with over 6o tenants to understand what tenants were interested in and found useful as well as beta testing with tenant groups in 4 different buildings, to provide feedback on and inform the platform design and utility. The approach: Health-Bay by Baycrest is a web platform geared towards senior tenants residing in Toronto Seniors Housing with the aim of providing them with access to health information and education resources; self-assessments to learn about their own well-being; access to useful resources and the ability to request support from their local Neighbourhood Care Team (NCT) members in their building in a senior user-friendly format.The platform is translated into multiple languages and can be accessed through tenants own devices such as smartphones, iPads, tablets or computers. It is also available via a physical kiosk in a central location at each building to enable equitable access for those who do not own a device or do not have access to internet in their unit.The kiosk serves as a digital door to health information and services bridging both digital and language literacy inequities.The platform was made possible through a Centre for Aging Brain Health Innovation SPARK grant and serves as an enhancement of the local care teams working within the building by enabling a digital mechanism for information flow and access to services. Results: The Health-Bay kiosks have been piloted in four Toronto Seniors Housing buildings. Initial results were promising, with an increasing number of tenants using the platform and connecting with needed clinical services over the course of the pilot. Impact: Through this presentation audience would learn about:. The Health-Bay platform and its functions2. How to co-develop digital solutions with patients and community partners3. How digital solutions can be used to support equitable access to integrated care models Next steps:Our intention is to expand and scale the platform to additional buildings to support more seniors. We will continue to develop and evaluate the platform based on tenant feedback and add additional functions and language capabilities to support more languages.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,004

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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