Feasibility and acceptability of a continuous remote activity monitoring protocol in older adult dyads: A mixed methods pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Walking is a key facilitator of healthy ageing and may reduce risk of cognitive decline in older adults. To develop suitable, accessible interventions, we must objectively consider the socio‐ecological factors which influence participation in walking activities. For example, walking may be influenced by the volume and type of activities one’s partner participates in (i.e., dyadic interactions), or the walkability of their local area. Wearable technologies can continuously and remotely capture digital walking outcomes, such as volume, pattern, variability and location of activities. This pilot study aimed to explore the feasibility and acceptability of deploying a continuous remote activity monitoring toolkit in older adult dyads (i.e., couples). Methods Participants were asked to engage with three forms of remote activity monitoring over a period of seven days: (1). Wearing an inertial measurement unit (IMU; AX6, Axivity) on their lower backs, (2). Carrying a smartphone installed with a GPS app on excursions outside the home, and (3). Completing an activity diary (e.g., daily journeys, motivations/perceptions of journeys) each night. Upon study completion, participants were asked to complete open‐ended questionnaires regarding their experiences of the protocol. Feasibility was assessed by quantitatively calculating completion of each form of activity monitoring, while qualitative content analysis of the questionnaires was employed to understand the acceptability of the protocol. Results 21 dyads (n = 42) participated in the study (Age (median (range)): 69 (61‐79)). 95% of participants wore the IMU for seven days (5% removed early for holidays). 100% completed their activity diaries. 77% (n = 226) of all data collection days (n = 294) were captured from the GPS app; reasons for data loss (68 days) include possible technical error (69.12%), not leaving the house (29.41%), or forgetting the GPS device (1.47%). Most participants found all forms of activity monitoring acceptable; common themes are reported in Tables 1‐3. Conclusion Results suggest that a protocol of continuous remote activity monitoring using digital devices and an activity diary is feasible and acceptable to older dyads. Further work will explore how data acquired can be used to identify socio‐ecological predictors of walking and examine independence/interdependence in walking between members of each dyad.
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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 | 0,083 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».