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Enregistrement W4394700064 · doi:10.2196/50856

Using the TrueLoo Smart Device to Record Toileting Sessions in Older Adults: Retrospective Validation and Acceptance Study

2024· article· en· W4394700064 sur OpenAlexvenueno aff
Jordan M. Glenn, Parmoon Sarmadi, Paul Cristman, Gabrielle Kim, Ting-Hsuan Lin, V. Kashyap

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToiletingPsychologyPatient recordApplied psychologyMedicineActivities of daily livingMedical emergencyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Because of the relationship between independent living and activities of daily living, care teams spend significant time managing assisted living residents’ toileting problems. Recently, the TrueLoo was developed as a connected toilet seat to automatically log and monitor toileting sessions. Objective This study aimed to demonstrate the validity of the TrueLoo to (1) record and identify toileting sessions with regard to stool and urine events; (2) compare the results with the person-reported, standard-of-care methods; and (3) establish metrics of user acceptability and ease of use in a assisted living facility population. Methods We used two phases: (1) initial development of the TrueLoo algorithms to accurately identify urine and stool events and (2) evaluation of the algorithms against person-reported, standard-of-care methods commonly used in assisted living facilities. Phase 2 analyzed data over a 3-day period from 52 devices. Participants’ age ranged from 63 to 101 (mean 84, SD 9.35) years. Acceptability and ease-of-use data were also collected. Results Regarding the development of the TrueLoo algorithm for urine assessment, sensitivity and specificity of 96% and 85% were observed when evaluating a gold-standard labeled data set, respectively (F1-score=0.95). For stool, sensitivity and specificity of 90% and 79% were observed, respectively (F1-score=0.85). Regarding the TrueLoo algorithm in assisted living settings, classification performance statistics for urine assessment revealed sensitivity and specificity of 84% and 94%, respectively (F1-score=0.90), and for stool, 92% and 98%, respectively (F1-score=0.91). Throughout the study, 46 person-reported instances of urine were documented, compared with 630 recorded by the TrueLoo. For stool events, 116 person-reported events were reported, compared with 153 by the TrueLoo. This indicates that person-reported events were captured 7% (46/630) of the time for urine and 76% (116/153) of the time for stool. Overall, 45% (32/71) of participants said that the new toilet seat was better than their previous one, 84% (60/71) reported that using the TrueLoo was easy, and 99% (69/71) said that they believed the system could help aging adults. Over 98% (69/71) of participants reported that they would find alerts related to their health valuable and would be willing to share this information with their doctor. When asked about sharing information with caregivers, 66% (46/71) reported that they would prefer the TrueLoo to send information and alerts to their caregiver, as opposed to the participant having to personally communicate those details. Conclusions The TrueLoo accurately recorded toileting sessions compared with standard-of-care methods, successfully establishing metrics of user acceptability and ease of use in assisted living populations. While additional validation studies are warranted, data presented in this paper support the use of the TrueLoo in assisted living settings as a model of event monitoring during toileting.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,392 · 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.

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
Publié2024
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