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Enregistrement W4390080279 · doi:10.1093/geroni/igad104.3463

MAPPING SEDENTARY BEHAVIOUR USING WEARABLE DEVICES AND DIARIES IN OLDER ADULTS WITH FRAILTY: A FEASIBILITY STUDY

2023· article· en· W4390080279 sur OpenAlexaff
Isabel B. Rodrigues, Jonathan D. Adachi, Steven R. Bray, Qiyin Fang, Dylan Kobsar, Alexander Rabinovich, Rong Zheng, Αλεξάνδρα Παπαϊωάννου

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)SittingPsychological interventionWearable computerWearable technologyPsychologyGerontologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Older adults with frailty are sedentary. Prior interventions to reduce sedentary time in older adults have not been successful as there is little research about context (posture, location, purpose, social environment). There is limited evidence on feasible measures to assess context of sedentary behaviour in older adults. Our aim was to determine feasibility of measuring context of sedentary behaviour in older adults with frailty using objective and self-report measures. We defined “feasibility process” using recruitment (20 participants within two-months), retention (85%), and refusal (20%) rates and “feasibility resource” if the measures capture context and can be linked (e.g., sitting-kitchen-eating-alone), and are all participants willing to use the measures. Context was assessed using a wearable sensor for posture, indoor positioning system [IPS] for location, and electronic or hard-copy diary for purpose and social-context over three days in winter and spring. We approached 80 individuals, and 58 expressed interest; of the 58, 37 did not enroll due to lack of interest or medical mistrust (64% refusal). We recruited 21 older adults (72±7.3 years, 13 females, 13 frail) within two months and experienced two dropouts (90% retention). The measures captured one domain of context, but the hard copy was not completed with detail making it challenging to link with the other devices. Not all participants were willing to use the wearable devices or electronic diary; but we linked the measures of those who did. Future studies will need to determine the most feasible and valid method to assess the context of sedentary behaviour.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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