TD‐P‐025: IMPROVING MOVEMENT CONFIDENCE AND BALANCE IN PEOPLE WITH DEMENTIA, MCI AND PHYSICAL IMPAIRMENT USING GROUP MOTION–BASED TECHNOLOGY
Notice bibliographique
Résumé
Using motion-based technology (MBT) to provide engaging leisure activities for people with dementia or MCI can offer benefits such as increased social and physical stimulation (Dove & Astell, 2017). MBT is increasingly being used to measure balance (Hsaoi, et al., 2017) and postural stability in health older adults (Dehbandi, et al., 2017). We aimed to use MBT in adult day centres with people with dementia, MCI or physical impairments as an engaging group activity, while also invoking an increase in movement confidence and balance. A 60-minute group bowling intervention was designed using the Xbox Kinect. Each bowling session was facilitated by a member of the research team, and involved participants taking turns bowling. Sessions were recorded by two video cameras and a 3D full-body Kinect-based tracking system. Pre- and post-balance were assessed using the abbreviated Romberg (feet together eyes open [R-EO], feet together eyes closed: [R-EC] and Sharpened Romberg test (heel-to-toe, eyes open [SR-EO], heel-to-toe, eyes closed [SR-EC]; Steffen, 2012) for 30 seconds each. Data were collected across three sites from 38 participants (mean age = 75.39; mean MoCa score = 12.47) collected over 64 sessions from April-October 2017. Comparison of baseline and post-groups Romberg scores showed significant improvement in R-EO (p<0.05) and R-EC (p<0.05). At baseline 7 and 12 participants could not complete SR-EO and SR-EC respectively, and after the group this was 10 and 12. For SR-EO there was a significant decline (p<0.05) but not in SR-EC (p=0.1). At baseline and post-group MoCA and SR combined scores were correlated (p=0.05). Further exploration of these data comprising objective measures of movement confidence and balance drawn from analysis of 3D tracking data, including trunk stability, gait, arm swing, and movement speed are underway for the first site. Study design, setup, proof of concept of multi-modal mixed-methods data collection and preliminary data will be presented. Group interventions using MBT with people with dementia, MCI or physical impairment can be fun and engaging. Early findings from our study suggest that this group intervention may lead to an improvement in movement confidence and balance, determined by both researcher observation and preliminary empirical data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».