Reference number : 172-2025-2026-Q4-1036425, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : University of Waterloo, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Waterloo|Waterloo, recipient postal code : N2L 3G1, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Match-Making Adherence Technology to Older Adult Abilities: External Validation, Beta-Testing and Launch of a Decision-Making Guide, agreement title french : Appariement de la technologie d’assistance aux capacités des personnes âgées : validation externe, tests bêta et lancement d’un guide d’aide à la décision, agreement number : 1036425, agreement value : 484183.0, agreement start date : 2026-01-12, agreement end date : 2028-03-31, description english : The project aims to validate a personalized prediction model and digital decision-making guide (MATMatch) that can empower older adults and care-partners in the selection of medication adherence technology based on older adults’ physical, cognitive, perception, motivational and environmental barriers to medication taking. This project builds on research measuring the usability and user experience of 13 different medication adherence technologies with older adults with diverse capabilities – data used to build the personalized prediction model, iterative development of digital decision-making guide and development of a taxonomy for medication adherence technologies. To meet the overall goal, this project will undertake six separate studies. In addition to external validation and beta-testing, this project aims to examine factors that will inform the design of a future hybrid study testing the effectiveness and implementation of the MATMatch. Studies in this project will utilize both quantitative and qualitative research methods and engage with older adults, care-partners, and technology developers., description french : Le projet vise à valider un modèle de prédiction personnalisé et un guide numérique d’aide à la décision (MATMatch) pouvant habiliter les personnes âgées et leurs proches aidants à choisir des technologies favorisant l’adhésion médicamenteuse, en fonction des barrières physiques, cognitives, perceptives, motivationnelles et environnementales à la prise de médicaments.

Ce projet s’appuie sur des travaux ayant évalué l’utilisabilité et l’expérience utilisateur de 13 technologies différentes d’adhésion médicamenteuse auprès de personnes âgées aux capacités variées — des données utilisées pour élaborer le modèle de prédiction personnalisé, le développement itératif du guide numérique d’aide à la décision, ainsi que la création d’une taxonomie des technologies d’adhésion médicamenteuse.

Afin d’atteindre l’objectif global, le projet comprendra six études distinctes. En plus de la validation externe et des tests bêta, il vise à examiner les facteurs qui orienteront la conception d’une future étude hybride évaluant l’efficacité et la mise en œuvre de MATMatch. Les études de ce projet utiliseront à la fois des méthodes de recherche quantitatives et qualitatives et impliqueront des personnes âgées, des proches aidants et des développeurs de technologies., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada