Rediscover Neighborhood: A Synthesis of Lived Experiences Following Dementia Diagnosis Through Walking Interview
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Around 85% of older adults with dementia in the US reside within the community (NHATS, 2019). However, many do not venture far from their homes due to fears of getting lost or the loss of their driving ability. Therefore, the immediate neighborhood environment plays a crucial role in supporting their independence. Walking interview is an effective in-situ, participatory method to capture the lived experiences and environmental interactions of persons with dementia (PwDs), yet studies on walking interviews with PwDs is often limited by small sample sizes and a narrow focus. A systematic review and meta-synthesis can bridge these gaps and offer a critical, comprehensive view of neighborhood experiences after dementia diagnoses. We included 17 papers that involved 172 PwDs from four countries. Guided by the Contexts for Development and Aging (CODA) framework, we found that environmental features (e.g., street crossings, sidewalks, and landmarks) can either support or challenge PwDs’ outdoor mobility, yet many adapt by developing unique strategies, modifying daily routines, or relying on others. From the social perspective, PwDs form a vital, reciprocal network with family, friends, neighbors, and even familiar “strangers”. Technology further expands PwDs’ physical and social experiences by facilitating location tracking and virtual interactions, despite potential accessibility barriers and misuse. The study revealed how PwDs address vulnerability and adapt with resilience in neighborhoods as dementia progresses. More research is needed on the neighborhood experiences of PwDs, focusing on translating their daily realities into actionable frameworks for dementia-friendly communities.
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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 | 0,021 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».