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Enregistrement W4285485595 · doi:10.2196/preprints.28222

Using GPS Tracking to Investigate Outdoor Navigation Patterns in Patients With Alzheimer Disease: Cross-sectional Study (Preprint)

2021· preprint· en· W4285485595 sur OpenAlexaff
Vaisakh Puthusseryppady, Sol Morrissey, Min Hane Aung, Gillian Coughlan, Martyn Patel, Michael Hornberger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandmarkDementiaGlobal Positioning SystemComputer scienceMedicineCartographyGeographyPsychologyDiseaseInternal medicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<sec> <title>BACKGROUND</title> Spatial disorientation is one of the earliest and most distressing symptoms seen in patients with Alzheimer disease (AD) and can lead to them getting lost in the community. Although it is a prevalent problem worldwide and is associated with various negative consequences, very little is known about the extent to which outdoor navigation patterns of patients with AD explain why spatial disorientation occurs for them even in familiar surroundings. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> This study aims to understand the outdoor navigation patterns of patients with AD in different conditions (alone vs accompanied; disoriented vs not disoriented during the study) and investigate whether patients with AD experienced spatial disorientation when navigating through environments with a high outdoor landmark density and complex road network structure (road intersection density, intersection complexity, and orientation entropy). </sec> <sec> <title>METHODS</title> We investigated the outdoor navigation patterns of community-dwelling patients with AD (n=15) and age-matched healthy controls (n=18) over a 2-week period using GPS tracking and trajectory mining analytical techniques. Here, for the patients, the occurrence of any spatial disorientation behavior during this tracking period was recorded. We also used a spatial buffer methodology to capture the outdoor landmark density and features of the road network in the environments that the participants visited during the tracking period. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> The patients with AD had outdoor navigation patterns similar to those of the controls when they were accompanied; however, when they were alone, they had significantly fewer outings per day (total outings: &lt;i&gt;P&lt;/i&gt;&amp;lt;.001; day outings: &lt;i&gt;P&lt;/i&gt;=.003; night outings: &lt;i&gt;P&lt;/i&gt;&amp;lt;.001), lower time spent moving per outing (&lt;i&gt;P&lt;/i&gt;=.001), lower total distance covered per outing (&lt;i&gt;P&lt;/i&gt;=.009), lower walking distance per outing (&lt;i&gt;P&lt;/i&gt;=.02), and lower mean distance from home per outing (&lt;i&gt;P&lt;/i&gt;=.004). Our results did not identify any mobility risk factors for spatial disorientation. We also found that the environments visited by patients who experienced disorientation versus those who maintained their orientation during the tracking period did not significantly differ in outdoor landmark density (&lt;i&gt;P&lt;/i&gt;=.60) or road network structure (road intersection density: &lt;i&gt;P&lt;/i&gt;=.43; intersection complexity: &lt;i&gt;P&lt;/i&gt;=.45; orientation entropy: &lt;i&gt;P&lt;/i&gt;=.89). </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> Our findings suggest that when alone, patients with AD restrict the spatial and temporal extent of their outdoor navigation in the community to successfully reduce their perceived risk of spatial disorientation. Implications of this work highlight the importance for future research to identify which of these individuals may be at an actual high risk for spatial disorientation as well as to explore the implementation of health care measures to help maintain a balance between patients’ right to safety and autonomy when making outings alone in the community. </sec> <sec> <title>CLINICALTRIAL</title> <p /> </sec>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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