Evaluating changes in gait and activity associated with cognitive impairment using a home‐based technology platform
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Changes in mobility are associated with cognitive decline in older adults. Mobility is frequently assessed in the clinic setting at episodic intervals. Passive sensors within a home‐based technology platform allow for unobtrusive collection of mobility and gait information over an extended time period. This method of high‐frequency data collection could be sensitive to early changes in mobility associated with cognitive decline. Method We present data for a cohort of 32 participants living alone and enrolled in the Collaborative Aging Research Using Technology (CART) Initiative aging study with a pervasive sensing and computing system deployed in their homes. Sixteen individuals with a Clinical Dementia Rating (CDR) scale score of 0.5 were matched by age, sex and education to 16 participants with a CDR of 0; 80% lived in low‐income senior apartments; 6% were non‐white. Mobility and gait data is derived from a gait line, consisting of four ceiling mounted, field‐of‐view restricted passive infrared motion sensors placed 61 cm apart in a line, in each home. The number of walking events, defined as all four sensors being triggered, was analyzed between the two groups. Result Participants with a CDR score of 0 had a mean age of 72.1 years and a mean MoCA score of 26.1 (range 21 – 30). Participants with a CDR score of 0.5 had a mean age of 72.2 and a mean MoCA score of 22.1 (range 15 – 27). Fifty‐six percent of participants in each group were female. Preliminary data from the gait line from a combined 1400 days for CDR 0 participants and a combined 1250 days for CDR 0.5 participants is presented here. The mean number of daily walking events detected by the gait line was significantly greater for CDR 0 participants (101.4) compared to CDR 0.5 participants (92.8, p=0.03). Conclusion Ambient sensors are able to collect longitudinal data on gait and activity levels in individuals with a technology platform deployed within their home. This unobtrusive remote mobility assessment methodology identifies individuals experiencing cognitive impairment. Further evaluation of other gait metrics and home‐based activity patterns is ongoing to explore their association with changes in cognition.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».