SOCIAL ISOLATION IN OLDER ADULTS POST HIP SURGERY IS CORRELATED WITH MOBILITY AND PHYSIOLOGICAL INDICATORS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hip fracture affect approximately 30,000 people in Canada and more than 300,000 people in U.S., annually. Older adults post hip-fracture surgery experience social isolation along with reduced physical mobility, changes in sleeping patterns, reduced indoor and outdoor activities, and other physiological changes once they are discharged form inpatient rehabilitation. Our team has developed MAISON (Multimodal AI-based Sensor platform for Older iNdividuals), a cloud-based multimodal sensor system that supports the collection of physiological, ambient and contextual data from various smart devices. Currently, MAISON consists of a smart watch, a smart phone, a motion sensor and a sleep mattress. Using MAISON, we have collected 24 weeks of raw acceleration data, heartrate, step count, frequency of indoor motion, GPS and sleep metrics from three older adults post-hip surgery living in the community. Statistical and domain-specific features were extracted from the collected data with a time window of one day, including average heartrate, maximum acceleration, total sleep time, total steps taken, and average number of exits. Additionally, clinical data is collected from the participants on a biweekly basis consisting of three questionnaires (i.e., Social Isolation Scale (SIS)) and two physical tests. The correlation between features from sensor data and clinical data was performed using Spearman coefficient, which showed a strong positive correlation (>0.5) between the SIS and number of exits, variance of acceleration, total sleep time, and heartrate variance. Various correlation values were found between features from all the sensors and SIS, indicating the usefulness of multimodal sensors for this application.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».