STRENGTHS AND LIMITATIONS OF USING DIFFERENT SENSOR TECHNOLOGIES TO ASSESS CLINICAL OUTCOMES IN DYADIC CARE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Home sensor and smart home technologies offer the potential to provide important objective information on daily activities, functional abilities, and caregiving tasks for individuals with cognitive impairment and care partners. Combining information from multiple sensors, such as a bedmat, wearable, and motion sensors, can deliver more informative data on dyadic interactions during nighttime activity (e.g., room location and which partners are out of bed in addition to sleep measures). Preliminary work from a study developing a digital signature of caregiver burden using data from multiple sensors in a home technology platform is presented. Using data from two different sensors provided additional information on nighttime behaviors related to care partner burden level in a sample of 47 dyads (care partner and individual with dementia or mild cognitive impairment). Estimated sleep duration calculated from an under the mattress bedmat and activity monitoring wristwatch showed a low concordance (r=0.36). However, an additional 9156 nights were collected from the union of the two sensors as compared to the wristwatch (29318 nights) or bedmat (15704 nights) alone. Benefits to using multiple sensors include the ability to expand the amount of information collected on a dyad and the locations where information can be collected (e.g., sleep occurring outside of the bedroom). Challenges include determining the more accurate estimate when there is discordance between different sensor types and evaluating the accuracy of new or updated sensors. Additional work is needed to determine which sensor or combination of sensors is optimal at approximating a clinical outcome of interest.
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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 | 0,166 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».