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Record W2199660486 · doi:10.2182/cjot.07.004

Utilisation de la télésurveillance auprès des personnes âgées à domicile: pratiques actuelles et potentielles

2007· review· fr· W2199660486 on OpenAlexaffvenueabout
Amélie Caouette, Claude Vincent, Benoît Montreuil

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2007
Typereview
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAssistive Technology in Communication and Mobility
Canadian institutionsQuebec Rehabilitation Research Network
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Intervention (counseling)PopulationGerontologyMedicineNursingPsychologyGeographyEnvironmental health

Abstract

fetched live from OpenAlex

Description. L'utilisation des services de télésurveillance connaît un essor chez les aînés. À cet égard, les ergothérapeutes recommandent depuis longtemps des systèmes d'appel d'urgence qui sont liés à des centrales de télésurveillance. But. Cette étude vise à documenter les utilisations actuelles et potentielles des services de télésurveillance dans un contexte de soutien à domicile auprès des aînés ainsi que les impacts de ces services sur la pratique des ergothérapeutes. Méthodologie. Pour ce faire, une recension des écrits scientifiques portant sur les utilisations de la télésurveillance a été réalisée et le Modèle canadien de rendement occupationnel a été employé pour les répertorier. Résultats. La recension des écrits révèle que le monitorage à distance des composantes physiques et cognitives chez l'aîné à l'aide des nouvelles technologies d'information et de télécommunications s'avère efficace sur le plan clinique et qu'il existe des impacts positifs sur la composante affective de la personne ainsi que sur l'environnement social, physique et institutionnel. Au niveau du monitorage des occupations dans le domicile, la recherche et développement est prometteuse pour les soins personnels comme le suivi des déplacements, du sommeil, de la prise de médicaments et de la routine de vie. Conséquences pour la pratique. L'arrivée sur le marché de nouveaux services de télésurveillance permettra de suivre en mode continu les progrès des aînés à domicile, de façon non invasive, et d'intervenir précocement lors d'une perturbation dans les occupations quotidiennes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.740
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.310
GPT teacher head0.517
Teacher spread0.208 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations5
Published2007
Admission routes3
Has abstractyes

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