Real-time location system implementation in dementia care: Stakeholder perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Despite interest in using real-time location systems (RTLS) to improve quality and efficiency of care and to collect data for the development of clinical algorithms, research on their implementation and use in long-term care homes is scarce. This study examines RTLS implementation in one long-term care home identifying failure points, ethical tensions, and sociotechnical misalignments that led to abandonment. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Semistructured interviews were conducted with 47 participants (residents, care partners, direct care staff, managers, administrators) across two time points; all also completed a demographic survey. Thematic analysis of the data was guided by the Non-Adoption, Abandonment, Scale-up, Spread and Sustainability framework, and Sociotechnical Systems theory. RESULTS: Initial enthusiasm for RTLS stemmed from safety and efficiency expectations, but misaligned functionalities, limited staff engagement, and ethical tensions undermined adoption. Stakeholders anticipated real-time monitoring and fall detection, neither of which were provided. Residents frequently removed the wearables, citing discomfort and privacy, while staff encountered barriers due to the limited integration of the RTLS into workflows. Ethical tensions emerged as residents' autonomy and preferences were overridden by care partners. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: These failures underscore the need for iterative and participatory approaches to implementation, transparent communication, and stakeholder alignment. The findings highlight the sociotechnical complexities of implementing surveillance technologies in long-term care. Ethical concerns surrounding resident autonomy, workforce surveillance, and data governance, must be addressed in future implementations to ensure that RTLS supports rather than compromises the dignity and rights of residents and staff.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».