DIGITAL MOBILITY MONITORING FOR HEALTHY AGING: RESULTS FROM LARGE AGING COHORTS IN EUROPE AND CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mobility has been deemed the ‘sixth vital sign’ because of its ability to predict critical health outcomes in later adulthood. Up to now, there is no consensus on the ideal measurement of mobility, but previous findings and experiences with movement sensors have led to regular application of digital technology. Important but unanswered questions remain around the potential of digital mobility outcomes (DMOs) to monitor individuals’ health status, to serve as markers for physical or functional decline, and to predict clinically meaningful events such as falls and hospitalisations. This could provide a better understanding of older adults’ and patients’ general health based on recurrent monitoring of their mobility. Against this background, data from major cohort studies in Europe and Canada are presented. Marla Beauchamp will present a recently proposed unified framework for mobility measurement, outlining three distinct aspects of mobility and investigating their relationship in a cohort of 1,200 older adults. Carl-Philipp Jansen will complement this data by looking at the same three aspects in a clinical cohort of 566 hip fracture patients, however, comparing their trajectories over one year. Laura Delgado-Ortiz will explore sensor-derived real-world walking in 550 older adults with COPD with healthy older counterparts, thereby capturing different characteristics of walking activity and gait from a single device worn at subjects’ lower back for one week. Karen Van Ooteghem will provide a look beyond single-sensor approaches, highlighting the large potential and presenting principles of multi-sensor approaches to provide comprehensive and meaningful information on mobility in older adults.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».