Empowering Out‐of‐Home Participation and Collaborative Care in Early‐Stage Dementia: From Concept to Technology Use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Remaining active and engaged in activities outside the home is crucial for preserving health, well-being, and social participation as people age. However, person living with dementia (PLWD), including those with early-stage cognitive impairment, often reduce their out-of-home participation-such as using public spaces, transportation, or attending social gatherings-due to barriers like accessibility challenges, fear, or safety concerns raised by their care partners. Current technological solutions have largely focused on ensuring safety of PLWD through tracking and locating features, but these approaches may inadvertently undermine their self-management strategies, disregard their values, and exclude them from key decision-making processes around risk-taking, privacy, and care. There is a critical need for digital health innovations to prioritize ethical collaboration, supported decision-making with PLWD, and promote PLWD's autonomy and dignity while supporting care relationships. Developing interventions based on nuanced understanding of the relational dynamics between PLWD and their care partners, particularly how they negotiate care strategies and situate technology in ways that mediate value-driven conflicts METHOD: Using an expanded development phase of the complex interventions development framework, this study describes the systematic design of a smart insole intervention that aims to empower PLWD in their out-of-home participation and facilitate collaborative care practices with care partners. RESULTS: The study presents a comprehensive example of complex intervention design, integrating co-created insights from knowledge users with relevant theory and evidence. Key outputs include intervention principles that prioritize empowerment and cognitive accessibility for PLWD, hypothesized mechanisms of processes (e.g., dyadic care negotiation dynamics, self-perception adjustment and technology adoption), and projected outcomes (e.g., enhanced out-of-home participation and improved dyadic care collaboration). Illustrative case studies further demonstrate potential real-world applications of, and hypothesized outcomes resulting from, the smart insole intervention compared to current care practices CONCLUSION: A structured, evidence-based approach to complex intervention design can support the translation of theory, user needs, and empirical evidence into actionable intervention strategies and evaluative frameworks. Digital health technologies, such as the smart insole intervention described here, hold promise for fostering empowerment and dignity among PLWD while promoting ethical, collaborative care arrangements with their care partners.
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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 | 0,016 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».