MULTISENSOR APPROACHES FOR COMPREHENSIVE MEASUREMENT OF REAL-WORLD MOBILITY IN OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the potential for collecting precise and accurate mobility data over extended periods of time, the use of body-worn sensors as an approach to mobility monitoring is at a crossroads. The broad use of consumer smartwatches has led to a focus on single sensor approaches with simple to digest outcomes (e.g., step counts) however, this approach can limit our ability to capture details about how, where and when people are moving which are necessary to guide intervention. In this talk, we will provide evidence for the feasibility and value of a multi-sensor approach to mobility measurement that optimizes a’benefit-to-burden’ ratio for older adult participants. Specifically, we will provide examples to highlight how the use of multiple sensors can improve fidelity, reduce uncertainty, and provide important context to the data in order to maximize our understanding of real-life mobility. We will also share lessons learned from several multisensor-based studies of mobility across a spectrum of older adults (healthy, neurodegeneration, exceptional cognitive aging) that have contributed to successful implementation of a multi-sensor approach. The principles presented will inform future work aimed at developing validated standards for multi-sensor derived digital mobility outcomes that would provide comprehensive information on mobility for risk identification, early intervention, and monitoring of disease progression and treatment efficacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».