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Enregistrement W2945643981 · doi:10.2196/13378

A Web-Based Mobile App With a Smartwatch to Support Social Engagement in Persons With Memory Loss: Pilot Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2945643981 sur OpenAlexvenueno aff
Hayley R McCarron, Rachel Zmora, Joseph E. Gaugler

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésSmartwatchRandomized controlled trialMobile appsWeb applicationComputer sciencePsychologyInternet privacyWorld Wide WebPhysical medicine and rehabilitationMedicineWearable computerEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is estimated that the number of individuals living with dementia worldwide will increase from 50 million in 2017 to 152 million by 2050. Assistive technology has been recognized as a promising tool to improve the lives of persons living with memory loss and their caregivers. The use of assistive technology in dementia care is expanding, although it is most often intended to manage care and promote safety. There is a lack of assistive technology designed to aid persons with memory loss in participating in meaningful activities. The Social Support Aid (SSA) is a mobile phone-based app that employs facial recognition software. It was designed to assist persons with memory loss remember the names and relationships of the people they interact with to promote social engagement. OBJECTIVE: This study uses a pilot randomized controlled trial (RCT) design to evaluate the SSA. The objectives were to ascertain (1) the feasibility and utility of the SSA, (2) whether the outcomes of SSA use suggest potential benefits for persons living with memory loss and their care partners, and (3) how study design components could inform subsequent RCTs. METHODS: Persons with memory loss were randomized to the SSA (n=20) or the usual care control group (n=28). Quantitative data were collected at three timepoints (baseline, 3 months, and 6 months). Participants in the intervention group participated in qualitative interviews following completion of their 6-month survey. RESULTS: Participant eligibility, willingness to be randomized, and retention were not barriers to conducting a full-scale RCT; however, recruitment strategies should be addressed before doing so. Feasibility and utility scores indicated that participants felt neutral about the technology. Use of the SSA was not significantly associated with changes in quality of social interactions or quality of life measures over the 6 months of follow-up (P>.05). The qualitative analysis revealed three themes that described how and why the SSA worked or not: (1) outcomes, (2) reasons why it was or was not useful, and (3) recommendations. CONCLUSIONS: There is a need to develop effective assistive technology that improves the quality of life of persons with memory loss. Assistive technology that allows persons living with memory loss to maintain some level of autonomy should be a priority for future research. This study suggests reasons why the SSA facial recognition software did not appear to improve the quality of social interaction and quality of life of people with memory loss. Results also provide recommendations for future assistive technology development and evaluation. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03645694; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03645694 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/78dcVZIqq).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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