An intelligent video-monitoring system to detect responsive behaviours associated with Alzheimer’s disease and related disorders
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundResponsive behaviours affect 90% of older adults with Alzheimer's disease and related disorders.They have significant consequences including decreased functional independence and quality of life for older adults living in long-term care facilities.An intelligent video-monitoring system (IVS) is being developed to detect responsive behaviours, document their causes and alert health-care professionals to ensure immediate intervention.Purpose To test the IVS's efficacy for responsive behaviour detection.Methods Two occupational therapy students completed a simulation study in an apartment-laboratory under the supervision of experts in gerontology (clinicians, researchers).Four responsive behaviours (aggressiveness, apathy, motor behaviours, vocal behaviours) were realistically replicated across six scenarios, and five were repeated under three different luminosity conditions (total: 16 scenarios).The IVS detects responsive behaviours based on unusual movements or screaming in a specific location.To assess its detection capacity, the scenarios were divided into actions to record true and false positives (TP, FP), and true and false negatives (TN, FN).Sensitivity and specificity were then calculated.The quality of sound, images, and alerts was also analysed.Findings Seventeen TP, two FP, 42 TN, and three FN were recorded, generating an overall sensitivity of 85% and specificity of 95%.Sensitivity and specificity of 100% were obtained for apathy and aggressiveness scenarios.Motor behaviour scenarios achieved a sensitivity of 75% and specificity of 84%, and verbal behaviour scenarios obtained a sensitivity of 50% and specificity of 100%.With this IVS, the quality of the images was satisfactory, but the sound recording was poor.Alerts were received on average 32.4 seconds after detection.Discussion The IVS is an innovative technology that can contribute to responsive behaviour management by immediately detecting such behaviours and helping identify their causes (by recording the previous 30 seconds).These results validate the IVS's potential for responsive behaviour detection before its use is explored in real contexts.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».