Preliminary Examination of the Accuracy of a Fall Detection Device Embedded into Hearing Instruments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accidental falls are a significant health risk to older adults and patients seen in audiology clinics. Personal emergency response systems are effective in preventing long lies (defined as remaining on the floor or ground for greater than one hour after a fall), but some individuals would prefer to wear less-conspicuous devices than a traditional neck-worn pendant. No previous investigation has compared the accuracy of head-worn fall detection devices with those worn on other parts of the body. In this study, we compared the accuracy of one commonly used fall detection pendant with two variants of a new hearing instrument-based fall detection system. PURPOSE: The purpose of the study was to evaluate the accuracy of detecting falls by using inertial sensors embedded in hearing instruments. RESEARCH DESIGN: A study with repeated measures for one group. STUDY SAMPLE: Ten young adults served as participants. All participants had normal or corrected-to-normal vision during testing. Individuals were excluded if they had self-reported cardiac disorders, recent concussions, or musculoskeletal conditions. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Data were collected from inertial measurement unit (IMU) sensors, embedded into a binaural set of hearing instruments, during laboratory-based simulations of falls, near-falls, and activities of daily living (ADLs). The detection state of a fall detection pendant was simultaneously recorded during performance of each trial and compared with the outputs of offline hearing instrument firmware emulators. RESULTS: One hearing instrument-based fall detection system was more accurate than the fall detection pendant. A second hearing instrument-based fall detection system performed similar to the fall detection pendant. Each of the three fall detection systems investigated were robust against false-positive detections during ADLs. CONCLUSIONS: Preliminary findings demonstrate that hearing instruments embedded with a fall detection device (FDD) may be a suitable alternative to more traditional forms of FDDs (e.g., pendant, wrist-worn device, etc.) for detecting falls and potentially preventing long lies.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».