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Enregistrement W4401672165 · doi:10.2196/57320

In-Home Positioning for Remote Home Health Monitoring in Older Adults: Systematic Review

2024· review· en· W4401672165 sur OpenAlexafffundvenue
Andrew Chan, Joanne Cai, Linna Qian, B. Coutts, Steven Phan, Geoff Gregson, Michael Lipsett, Adriana Ríos Rincón

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2024
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensUniversity of AlbertaGlenrose Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsAGE-WELL
Mots-clésCINAHLMedicineDementiaMEDLINESystematic reviewGerontologyCognitionQuality of life (healthcare)Physical medicine and rehabilitationTelemedicineCognitive impairmentPhysical therapyHealth careDiseasePathologyNursingPsychological interventionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the growing proportion of Canadians aged >65 years, smart home and health monitoring technologies may help older adults manage chronic disease and support aging in place. Localization technologies have been used to support the management of frailty and dementia by detecting activities in the home. OBJECTIVE: This systematic review aims to summarize the clinical evidence for in-home localization technologies, review the acceptability of monitoring, and summarize the range of technologies being used for in-home localization. METHODS: The PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) methodology was followed. MEDLINE, Embase, CINAHL, and Scopus were searched with 2 reviewers performing screening, extractions, and quality assessments. RESULTS: A total of 1935 articles were found, with 36 technology-focused articles and 10 articles that reported on patient outcomes being included. From moderate- to high-quality studies, 2 studies reported mixed results on identifying mild cognitive dementia or frailty, while 4 studies reported mixed results on the acceptability of localization technology. Technologies included ambient sensors; Bluetooth- or Wi-Fi-received signal strength; localizer tags using radio frequency identification, ultra-wideband, Zigbee, or GPS; and inertial measurement units with localizer tags. CONCLUSIONS: The clinical utility of localization remains mixed, with in-home sensors not being able to differentiate between older adults with healthy cognition and older adults with mild cognitive impairment. However, frailty was detectable using in-home sensors. Acceptability is moderately positive, particularly with ambient sensors. Localization technologies can achieve room detection accuracies up to 92% and linear accuracies of up to 5-20 cm that may be promising for future clinical applications. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42022339845; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=339845.

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)0,002
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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