The Applications and Effects of Emerging Innovative Technology in the Mental Healthcare and Well-Being of Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Older adults frequently experience mental health challenges such as stress, loneliness, and depression.Since COVID-19, there has been great interest in technological approaches to improve health outcomes in older adults.This manuscript-based thesis describes three papers related to applications of telehealth, artificial intelligence (AI), and virtual reality (VR) to improve the health of older adults, especially their mental health.Firstly, it aims to lay the groundwork for integrating telehealth and technology applications into psychiatry and healthcare tailored for older adults.Secondly, it introduces a pioneering virtual reality-assisted mindfulness meditation (VR-Mindfulness) program designed for older adults, aiming to investigate its feasibility and efficacy.Methods: Study 1 is a Systematic Review of telehealth for older adults with dementia.Study 2 is a secondary data analysis of a large Canadian database examining whether older adults are comfortable with AI as part of their health care.Study 3 is a randomized controlled trial (RCT, n=22) of a 4-week VR-Mindfulness program 15 minutes/session, 2 times/week vs. waitlist control for older adults (≥ 60 years old) in Montreal, Canada, to investigate changes in mental health outcomes.Results: Study 1: This systematic review found that telemedicine was a feasible and efficacious approach in people with dementia.Study 2: Older adults have an overall positive perception of utilizing AI in different areas of healthcare.Study 3: The RCT demonstrated feasibility, with 75% of the intervention group and 92.8% of the control group completing both assessments.Technological issues were minimal and promptly resolved.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».