Can accelerometry identify/monitor neuropsychiatric symptoms correlated with motor activity in persons living with dementia? Results from a diagnostic test accuracy systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Wearable sensor technology shows promise for neuropsychiatric symptoms (NPS) identification/monitoring in persons living with dementia (PLWD). Accelerometry measures acceleration of body segments and physical activity. This study explores the diagnostic test accuracy (DTA) of accelerometry to identify the following 6 NPS associated with motor activity: aberrant motor behavior (AMB), aggression, agitation, anxiety, apathy, and wandering. Methods As part of a larger systematic review, we conducted an extensive literature search in nine health science and engineering databases. Meta‐analysis involved converting correlations to Fisher's Z scores, calculating 95% confidence intervals using the R Studio Metacor package, and assessing fixed effects, DerSimonian and Laird's random effects models, and heterogeneity. Results Out of 12,853 identified records, 84 reports were retained for analysis. Eight reports that provided 12 datasets assessed the DTA of accelerometry data for identifying/monitoring apathy (n=4), AMB (n=1), anxiety (n=2) agitation (n=5), aggression (n=2), and wandering (n=2). Studies included one single‐blinded trial, one non‐randomized trial, and ten observational studies. A random‐effect meta‐analysis yielded a pooled correlation across studies of r=0.61 (0.50; 0.70), heterogeneity I2=68%. When the wandering NPS subgroup was eliminated from analysis, heterogeneity fell considerably to I2=36%, with a pooled correlation of r=0.55 (0.47; 0.62). Conclusions These findings suggest that accelerometry consistently provides good to moderate DTA for identifying/ monitoring NPS associated with motor behavior in PLWD. Future research should prioritize standardizing the reporting of measurement procedures, signal thresholds, outcome measures, devices, and reference standards.
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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 | 0,040 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».