Personalized Visual Mapping Assistive Technology to Improve Functional Ability in Persons With Dementia: Feasibility Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) apps using novel visual mapping assistive technology can allow users to develop personalized maps that aid people living with cognitive impairment in the recall of steps needed to independently complete activities of daily living (ADLs), such as bathing, toileting, and dressing. OBJECTIVE: This study aims to determine the feasibility and preliminary impact of an mHealth assistive technology app providing guidance to aid individuals living with cognitive impairment in the recall of steps to independently complete ADLs. METHODS: A total of 14 Veterans (mean age 65 SD 9.5 years; 14/14, 100% male; 10/14, 71.4% Black) and 8 non-Veterans (mean age 78, SD 10.3 years; 5/8, 62.5% male; 8/8, 100% Black) were recruited and enrolled from the Department of Veterans Affairs (VA) and non-VA cognitive care clinics. A visual mapping software program, MapHabit, was used to generate a series of personalized visual map templates focused on ADLs created within the MapHabit app. The visual maps were accessed through a tablet device. A 19-item exit questionnaire was administered to the participants to assess perceived improvement in their functional ability after using the MapHabit system for 3 months. RESULTS: A total of 13 (93%) VA clinic participants and 8 (100%) non-VA clinic participants completed the 3-month study. Baseline cognitive testing indicated impaired to significantly impaired cognitive function. After 3 months of using the MapHabit system, VA clinic participants reported perceived improvement in social engagement (P=.01) and performance of ADLs (P=.05) compared to the baseline, whereas non-VA clinic participants reported improvements in the performance of ADLs (P=.02), mood (P=.04), social engagement (P=.02), and memory (P=.02). All study participants reported they would recommend the MapHabit system to a colleague, and 85% (11/14) of VA and 100% (8/8) of non-VA clinic participants reported a willingness to participate in a future study. CONCLUSIONS: Older VA and non-VA clinic participants with cognitive impairment were willing to use an mHealth app to assist with the completion of ADLs, and they reported positive preliminary effects. A larger study is warranted to assess the efficacy in the setting of a randomized controlled trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».