Current Landscape of AgeTech Implementation and Adoption in Canadian Healthcare System: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
This scoping review aims to identify AI/digital technology interventions adopted and implemented by the Canadian healthcare system for health care and health service delivery to older adults for various health conditions in different healthcare settings. It will also examine the facilitators and barriers to adoption and implementation from users' and the organizational system's perspective for the identified interventions and their outcomes for patients/clients and the healthcare system. The relevance of this scoping review is twofold. It is conducted concurrently with an implementation and evaluation study of an AI solution for wound care. It intends to support the research project titled "Implementation and Evaluation of Swift, a Digital Wound Care Solution: Implications for Adoption and Impact on the Quintuple Aim." The study uses implementation research methods to understand the adoption and implementation experiences and perspectives (patients, providers and decision-makers) and to assess the clinical outcomes of implementing the Swift Skin and Wound solution (Swift) within two local health systems in Ontario. Second, coupled with the findings (adoption and implementation experiences, facilitators and barriers to scale-up and sustainability) of the empirical study, this scoping review will guide the development of a health system implementation framework that can inform the implementation and adoption of AI-driven AgeTech, including Swift in the two identified systems and other local health systems within Canada. Note: We have included the entire protocol as an attachement, which includes the references cited in the sections.
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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 | 0,066 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,061 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».