USING TECHNOLOGIES TO IMPROVE HEALTHCARE AND QUALITY OF LIFE IN THE VULNERABLE ELDERLY
Notice bibliographique
Résumé
Aging is often associated to higher risk for many negative health related events. For example, it is well known that falls increase significantly with age and their consequences are often dramatic. Similarly, the changes observed in seniors, be them associated with normal aging or pathological processes, often generate important mobility impairments that can greatly affect quality of life. Finally, behavioral and psychological symptoms of dementia (BPSD) and chronic pain are serious health problems in aging populations that can negatively affect the wellbeing of patients and the work environment of the healthcare team. Early detection of falls and limitations in community mobility, as well as identification and management of BPSD and chronic pain in elderly individuals who have difficulty communicating because of dementia remain a challenge for healthcare providers. The current symposium will address these important issues and will provide concrete examples on how technologies such as intelligent videomonitoring, mobile applications on smartphones and wearables sensors can be leveraged to provide outcome measures that can be used to identify elderly individuals who fall in their environment, have mobility limitations, exhibit disturbing BPSD or who suffer from chronic pain. More than simply detecting falls, mobility limitations, BPSD and pain, the proposed technologies offer healthcare professionals the possibility of assessing the underlying/contributing factors related to these negative health related events, in order to propose an approach of care that has a beneficial impact for the patient and can improve his quality of life.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».