Cognitive Function, Consent for Participation, and Compliance With Wearable Device Protocols in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Population-based studies of older adults increasingly use wearable devices to measure activity and sleep. Whether cognitive impairment reduces consent and compliance has not been assessed. Methods: In the context of a nationally representative cohort of community-dwelling adults aged 62-90, individuals were invited to participate in a sleep and activity substudy that required wearing a wrist actigraph for 72 consecutive hours. Cognitive function in the parent study was assessed with the survey adaptation of the Montreal Cognitive Assessment, and individuals were categorized as normal, mild cognitive impairment, or dementia. Participants were asked to press an event marker on the actigraph when they started trying to fall asleep and when they awoke each day. Logistic and negative binomial regressions were used to link cognitive status to nonconsent, returning usable data, wearing the actigraph three full days, ever taking the device off-wrist during the 3-day study period, and pushing the event markers, controlling for demographics. Results: Cognitive status was not associated with nonconsent, returning usable data, off-wrist, or missing days. However, individuals classified with dementia were more likely to miss bedtime and wake-up event markers. Individuals classified as mild cognitive impairment were more likely to miss wake-up event markers. Conclusions: Impaired cognition does not seem to be a barrier to compliance with simply wearing a device but may affect compliance with additional action such as pressing event markers.
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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 | 0,014 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».