MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4380883946 · doi:10.1002/alz.067419

Using smart supportive technology to explore nighttime rest in persons living with dementia

2023· article· en· W4380883946 sur OpenAlexaff
Myriam Hamza, Laura Ault, Patrick Tan, Bruce Wallace, Neil Thomas, Rafik Goubran, Frank Knoefel

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensNordion (Canada)Carleton UniversityBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActigraphyEveningDementiaMedicineActivities of daily livingActivity monitorMorningPhysical therapyGerontologyPsychologyCircadian rhythmPhysical activityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Sleep disturbances affect 60‐70% of persons living with dementia (PLWD) affecting prognosis and care burden. Sleep studies typically employ actigraphy, however, it is intrusive and lacks information on location. This study explores the use of ambient sensors, to compare nighttime rest patterns of higher and lower functioning PLWD. Method Study participants were recruited in a 16‐bed residential care setting for PLWD. Research ethics and consent were obtained. Pressure‐sensing bed mats, motion and door sensors were installed. The sensors were connected to a hub and the cloud. Participants were divided into lower‐ and higher‐functioning groups based on interRAI Home Care scores. An AI program created nightly summaries for each resident using the sensor: evening rest start / end time, number / duration of in room movements (iRM), and actual resting time (aRT) per night. Result The higher functioning residents (n = 7) had a mean age of 83.1 ± 11.0 years, as compared to the lower functioning group (n = 5): 85.0 ± 6.7 years. The lower functioning group had consistently higher mean interRAI scores and tended to have a greater number of medications. Preliminary data from 407 nights suggest that the total rest time was longer for the lower functioning group (12.3+/‐0.97 hr) than the higher functioning group (11.9 +/‐ 1.24 hrs). The lower functioning group had 1.83 +/‐ 1.86 iRMs per night, with an average duration of 13.8 +/‐ 11.0 mins. The higher functioning group had 3.34 +/‐ 2.12 iRMs per night, with an average duration of 15.2 +/‐ 9.3 mins. This resulted in an aRT of 11.8 +/‐ 1.04 hrs for the lower functioning group and 11.1 +/‐ 1.25 hrs for the higher functioning group. Conclusion Ambient sensors were used to collect longitudinal data on nighttime activities in PLWD within a communal living setting. The findings suggest evening rest differences between higher‐ and lower‐functioning PLWD. Residents with more advanced dementia appear to be resting more, and those with less impairment seem to have more and longer rest interruptions. This technology could be used to explore the usefulness of various interventions on rest quality.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetSleep and related disorders→Travaux en français237 207→