Using Foresight to develop eHealth intervention implementation strategy
Notice bibliographique
Résumé
One of the key focus areas of the National Dementia Strategy, released by the Canadian government in 2019, is improving informal caregivers' quality of life through better support. While an array of services are available to support them, it’s usually up to caregivers to find them and navigating through a fragmented health and social support system can be challenging, time-consuming, frustrating, and often ineffective. \n \nInnovative approaches and eHealth interventions that can provide easy, timely, and need-based access to knowledge resources, enhances and safeguards care capacity among informal caregivers, reducing stress and depression levels, delaying nursing home placements, improving mood and their quality of life (Brodaty & Donkin, 2009). Innovations in technology are becoming a crucial element in improving support for and the well-being of family caregivers but \na number of social, cultural, ethical, and technical issues complicate the rapid emergence of new technologies which affects its adoption, implementation, and scalability. \n \nUsing a participatory foresight approach, this research project speculates futures, 15 years from now, to explore and envision an implementation model for eHealth services for informal Dementia caregivers in Ontario. At a time when technology innovations present significant challenges and opportunities, the purpose is to identify leverage points that will inspire and inform organizations, developers, researchers, healthcare providers, and innovators interested in translating knowledge into practice by designing sustainable and resilient eHealth interventions. This has been accomplished by understanding the needs of informal caregivers, implications of emerging technologies, and factors affecting implementation of eHealth solutions that support informal 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».