Using Artificial Intelligence–Based Technologies for the Early Detection of Behavioral and Psychological Symptoms of Dementia: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: People with dementia commonly display behavioral and psychological symptoms, which have multiple negative consequences. Artificial intelligence-based technologies (AITs) have the potential to support earlier detection of the behavioral and psychological symptoms of dementia (BPSD). The recent surge of interest in this topic underscores the need to comprehensively examine the existing evidence. Objective: This scoping review aimed to identify and summarize the types and uses of AITs currently used for the early detection of BPSD among people diagnosed with the disease. We also examined which health care professionals were involved, nursing involvement and experience, the care settings in which these technologies are used, and the characteristics of the BPSD that were assessed. Methods: Our scoping review was conducted in accordance with the Joanna Briggs Institute manual for scoping reviews. Searches were conducted in March 2025 in the following bibliographic databases: MEDLINE ALL Ovid, Embase, APA PsycINFO Ovid, CINAHL EBSCO, Web of Science Core Collection, the Cochrane Library Wiley, and ProQuest Dissertations and Theses A&I. Additional searches were performed using citation tracking strategies and by consulting the Association for Computing Machinery Digital Library. Eligible studies included primary research involving people with dementia and examining the use of AITs for the detection of BPSD in real-world care settings. Results: After screening 3670 articles for eligibility, the review includes 12 studies. The studies retained were conducted between 2012 and 2025 in 5 countries and encompassed a range of care settings. The AITs used were predominantly based on classic machine learning approaches and used information from environmental sensors, wearable devices, and data recording systems. These studies primarily assessed behavioral and physiological parameters and focused specifically on symptoms, such as agitation and aggression. None of the retained studies explored nurses' roles or their specific skills in using these technologies. Conclusions: The use of AITs for managing BPSD represents an emerging field of research offering novel opportunities to enhance their detection in various health care contexts. We recommended that nurses be actively engaged in developing and assessing these technologies. Future research should prioritize investigations into how effective AITs are across diverse populations, whether they can have a long-term impact on managing BPSD, and whether they can improve the quality of life of patients and caregivers.
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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 | 0,017 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».