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Enregistrement W7116909695 · doi:10.1002/alz70861_108776

Exploring how technology influences out‐of‐home participation for persons living with dementia or mild cognitive impairment: a scoping review

2025· article· en· W7116909695 sur OpenAlexaffabout
Natalie L. Mason, Lena McNeill, Amy Hwang, Sareh Zarshenas, Katerina Bekas, Manroop Khroud, C Normandin, Thomas Tannou, Rosalie H. Wang

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitionDigital literacyLiteracySocial cognitive theoryDigital divide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Aging-in-place presents unique challenges for persons living with dementia or mild cognitive impairment (PLWD/MCI). Cognitive deficits and unaccommodating environments often reduce PLWD/MCI's access to and participation in places outside the home (e.g., public, commercial, transportation), even though out-of-home (OoH) participation is vital to maintaining health, wellbeing, and social citizenship. Technology is increasingly embedded in everyday environments, but its role in supporting OoH participation for PLWD/MCI has not been systematically reviewed. Using the Canadian Model of Occupational Participation, this scoping review synthesizes personal (i.e., meaning, purpose, history, relationships) and contextual (micro, meso, macro-system) factors that shape how PLWD/MCI use technology to access and sustain OoH participation. METHOD: This review applied the Joanna Briggs Institute methodology and guidance. MEDLINE, Scopus, CINAHL, PsycINFO, AgeLine, Embase, and ACM Digital Library were searched for articles addressing: 1) the design/development or use of technological products/services (e.g., "navigation tool," "wayfinding"), 2) out-of-home accessibility or participation (e.g., "neighbourhood," "community"), and 3) PLWD/MCI (e.g., "dementia," "Alzheimer disease"). After deduplication, 35280 articles were screened by title/abstract, 691 articles were full-text screened, and 78 articles were included for data extraction. RESULT: Preliminary analysis results underscore the interplay between personal goals/values, history, relationships, socio-environmental and structural contexts. For PLWD/MCI, OoH participation is not only functional but also meaningful, connoting freedom, belonging, identity, and social roles. Technologies can enable or disable this participation, and alter these meanings (e.g., GPS tracker may sustain freedom but imply dependence). PLWD/MCI with meaningful OoH motivations, past digital literacy, and supportive social networks are best positioned to sustain OoH participation. At the macro level, low public awareness and inadequate digital accessibility policies often create structural barriers (e.g., replacing in-person staff with digital payment machines). CONCLUSION: Technologies embedded into OoH experiences of PLWD/MCI can enable or disable their meaningful and sustained participation, depending on interrelated personal and contextual factors. Assumptions of cognitive normativity and digital literacy in the design of OoH environments and technologies should be redressed by more dementia-inclusive policies and attitudes that regard access to OoH places as central to health, social participation, and citizenship.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0130,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

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Publié2025
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