Feasibility of Ambient Home Sensing Technology for People Requiring In‐Home Professional Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Innovative technologies such as ambient home sensors have the potential to transform dementia care by offering non-invasive, low-cost, and easy-to-install solutions. These systems provide actionable insights into critical aspects of daily living, such as nutrition, hygiene, sleep, activity, and medication adherence. This feasibility study aimed to assess the openness of families to integrating this technology into home care practices. METHOD: A feasibility study was conducted with 25 participants across 23 homes who had professional home care for at least one month. Client care managers (N = 8) provided feedback from five cities: Montreal, Toronto, Winnipeg, Calgary, and Vancouver. Two modes of ambient sensing technology were utilized: one focused on falls and the other on broader monitoring capabilities, including wandering and inactivity detection. Both systems sent notifications to an alert center. Participants were introduced to three proposed use cases for the sensors: 1. Caregiver Oversight Only: Providing insights into professional caregiver behavior and engagement patterns. 2. Person Oversight Only: Delivering person-specific insights to supplement or replace in-home care. 3. Dual Oversight: Offering combined insights for both caregivers and people living with cognitive changes. Qualitative feedback was collected through unstructured interviews and assessments with families and client care managers to evaluate preferences, perceived benefits, and potential barriers to adoption. RESULT: The dual oversight model was preferred by most participants due to its ability to enhance safety and provide peace of mind. The caregiver oversight-only model was valued in scenarios requiring accountability for professional care, while the client oversight-only model was favored as a standalone monitoring solution. Privacy concerns and the learning curve associated with app usage were identified as key barriers to adoption. Participants also highlighted the importance of customization to meet individual care needs. CONCLUSION: Ambient home sensors are a feasible addition to dementia care practices, with broad support for the dual oversight model among families. Tailored implementation strategies addressing privacy and usability concerns will be crucial for successful adoption. Future research should explore the long-term impact of these technologies on care outcomes and family satisfaction.
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 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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».